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Klinkhammer, Dennis [VerfasserIn]; Spermann, Alexander [VerfasserIn]

Einführung in die empirische Kausalanalyse und Machine Learning mit R

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  • Medientyp: E-Book
  • Titel: Einführung in die empirische Kausalanalyse und Machine Learning mit R
  • Beteiligte: Klinkhammer, Dennis [VerfasserIn]; Spermann, Alexander [VerfasserIn]
  • Erschienen: Bielefeld: wbv Media GmbH & Co. KG, 2020
  • Erschienen in: utb-studi-e-book ; BWL/VWL
    utb-studi-e-book
    UTB ; 5510
  • Umfang: 1 Online-Ressource (188 Seiten); Illustrationen, Diagramme; Bonusmaterial: Lernvideo für den schnellen Einstieg in die Programmiersprache R, Lernvideo Packages in R für den schnellen Einstieg
  • Sprache: Deutsch
  • DOI: 10.36198/9783838555102
  • ISBN: 9783838555102
  • Identifikator:
  • RVK-Notation: ST 601 : Einzelne Systeme (alphabetisch)
    ST 301 : Soft computing, Neuronale Netze, Fuzzy-Systeme
    ST 302 : Expertensysteme; Wissensbasierte Systeme
  • Schlagwörter: Kausalanalyse > Maschinelles Lernen > Statistik > Empirische Forschung > Datenanalyse
  • Entstehung:
  • Anmerkungen: Für alle Lernziele in R stehen einschlägige Programmierbeispiele über GitHub bereit. Die Programmierbeispiele können einfach in einem Repository ausgewählt werden
  • Beschreibung: Das Lehrbuch zur Programmiersprache R mit Videos und Musterlösungen ist der ideale Einstieg für Studierende in die Statistik mit den Schwerpunkten moderne Ökonometrie, empirische Kausalanalyse und Machine Learning.