Fr. 88.00

Analyse multivariée pour la science des données

French · Paperback / Softback

Shipping usually within 1 to 2 weeks (title will be printed to order)

Description

Read more

L'analyse multivariée est un type d'analyse statistique qui consiste à utiliser plus de deux variables dépendantes pour obtenir un résultat unique. De nombreux problèmes du monde réel sont des exemples d'équations à plusieurs variables, car tout ce qui se passe dans le monde est dû à de multiples raisons. L'analyse multivariée est très importante car elle permet de comprendre la relation entre plusieurs variables et de prévoir et prédire le comportement des variables sur la base d'observations. Les techniques multivariées sont utilisées pour analyser les ensembles de données. Elles permettent également de mesurer les variables latentes en construisant un modèle d'équation structurelle. Elles permettent également de réduire et de simplifier les données sans en perdre les détails importants. Elles aident à l'inférence statistique de multiples variables indépendantes et dépendantes.

About the author










Varsha D. Jadhav travaille au Vishwakarma Institute of Information Technology, Pune, Maharashtra, Inde. Elle est titulaire d'un doctorat en ingénierie informatique avec une spécialisation en science des données. Elle a 20 ans d'expérience. Elle a reçu 3 prix du meilleur article. Elle est membre actif de la Society for Data Science, Inde.

Product details

Authors Dhananjay Dolas, Varsha Jadhav
Publisher Editions Notre Savoir
 
Languages French
Product format Paperback / Softback
Released 14.11.2023
 
EAN 9786206671190
ISBN 9786206671190
No. of pages 148
Subject Natural sciences, medicine, IT, technology > Mathematics > Probability theory, stochastic theory, mathematical statistics

Customer reviews

No reviews have been written for this item yet. Write the first review and be helpful to other users when they decide on a purchase.

Write a review

Thumbs up or thumbs down? Write your own review.

For messages to CeDe.ch please use the contact form.

The input fields marked * are obligatory

By submitting this form you agree to our data privacy statement.