世界第一簡單統計學-迴歸分析篇
高橋信 著、陳昭蓉 譯
- 出版商: 世茂出版社
- 出版日期: 2010-08-25
- 定價: $280
- 售價: 8.5 折 $238
- 語言: 繁體中文
- 頁數: 224
- ISBN: 9866363708
- ISBN-13: 9789866363702
-
相關分類:
機率統計學 Probability-and-statistics
立即出貨 (庫存 < 3)
買這商品的人也買了...
-
大話設計模式$620$490 -
世界第一簡單微積分$280$238 -
世界第一簡單資料庫$300$255 -
世界第一簡單統計學-因素分析篇$280$238 -
世界第一簡單線性代數$320$272 -
世界第一簡單傅立葉分析$280$238 -
世界第一簡單電學原理$280$238 -
世界第一簡單量子力學$300$255 -
世界第一簡單電子電路$280$210 -
世界第一簡單實驗設計$280$238 -
世界第一簡單數位電路$300$255 -
世界第一簡單統計學【修訂版】$280$238 -
世界第一簡單 CPU$320$272 -
圖解!大數據下必學的統計基礎$350$298 -
工作一定要用到的統計:如何證明自己正確研判?別人的報告哪裡有破綻?產品熱賣是方法對了或只是湊巧?光有大數據還不夠,只有統計才能給你答案$340$289 -
世界第一簡單工程數學 (電子電機)$320$253 -
世界第一簡單貝氏統計學$320$272 -
世界第一簡單機器學習$320$272 -
$299大數據數學基礎 (Python語言描述) -
深度學習 -- 最佳入門邁向 AI 專題實戰$1,200$900 -
深度學習的 16 堂課:CNN + RNN + GAN + DQN + DRL, 看得懂、學得會、做得出! (Deep Learning Illustrated: A Visual, Interactive Guide to Artificial Intelligence)$620$490 -
跟 NVIDIA 學深度學習!從基本神經網路到 ......、GPT、BERT...,紮穩機器視覺與大型語言模型 (LLM) 的建模基礎$880$748 -
AI 工具使用手冊:學會 AI 魔法讓你變身超人不再當麻瓜$690$545 -
AI 助攻 Python 超級入門 創意設計 x AI 程式實作$580$458 -
LangChain 開發手冊 -- OpenAI × LCEL 表達式 × Agent 自動化流程 × RAG 擴展模型知識 × 圖形資料庫 × LangSmith 除錯工具$680$537
商品描述
<內容簡介>
前言 歡迎光臨諾諾咖啡
第1章 基本知識
1.符號的規定
2.反函數
3.指數函數和自然對數函數
4.指數函數和對數函數的特徵
5.微分
6.矩陣
7.數值數據和分類數據
8.離差平方和、變異數、標準差9.機率密度函數
第2章
迴歸分析
1.何謂迴歸分析
2迴歸分析的具體範例
3.關於「迴歸分析步驟」的注意事項
4.標準化殘差
5.內插和外插
6.序列相關
7.直線以外的迴歸式
第3章
複迴歸分析
1.何謂複迴歸分析
2複迴歸分析的具體範例
3.關於「複迴歸分析步驟」的注意事項4.標準化殘差
5.馬氏距離和複迴歸分析的信賴區間和預測區間
6.自變數當中有「不可測量」數據時的複迴歸分析
7.多重共線性
8.「每個自變數對應變數的影響程度」和複迴歸分析
第4章Logistic迴歸分析
1.何謂Logistic迴歸分析
2.最大概似估計法
3.如何看待應變數
4.Logistic迴歸分析的具體範例
5關於「Logistic迴歸分析步驟」的注意事項
6.勝算比
7.「檢定」的名稱
8.氣泡圖(Bubble
Chart)
附錄
利用EXCEL計算!
1.自然對數的底
2.指數函數
3.自然對數函數
4.矩陣的乘法
5.反矩陣
6.卡方分布的橫軸座標
7.卡方分布機率
8.F分布的橫軸座標
9.F分布機率
10.(複)迴歸分析的(偏)迴歸係數
11.Logistic迴歸式的迴歸係數
複迴歸分析的預測區間
索引
索引