- бизнес-книги
- детские книги
- дом, дача
- зарубежная литература
-
знания и навыки
- изучение языков
- компьютерная литература
- научно-популярная литература
- словари, справочники
-
учебная и научная литература
- безопасность жизнедеятельности
- военное дело
- гуманитарные и общественные науки
- естественные науки
- задачники
- монографии
- научные труды
- практикумы
- прочая образовательная литература
- сельское и лесное хозяйство
- технические науки
- учебники и пособия для вузов
- учебники и пособия для ссузов
- учебно-методические пособия
- история
- комиксы и манга
- легкое чтение
- психология, мотивация
- публицистика и периодические издания
- родителям
- серьезное чтение
- спорт, здоровье, красота
- хобби, досуг
Kuhnt Sonja — Statistical Hypothesis Testing with SAS and R
Купить и скачать за 11706.72 ₽
Понравилась книга? Поделись в соцсетях:
Автор: Kuhnt Sonja
Издатель: John Wiley & Sons Limited
ISBN: 9781118762608
Описание: A comprehensive guide to statistical hypothesis testing with examples in SAS and R When analyzing datasets the following questions often arise: Is there a short hand procedure for a statistical test available in SAS or R? If so, how do I use it? If not, how do I program the test myself? This book answers these questions and provides an overview of the most common statistical test problems in a comprehensive way, making it easy to find and perform an appropriate statistical test. A general summary of statistical test theory is presented, along with a basic description for each test, including the necessary prerequisites, assumptions, the formal test problem and the test statistic. Examples in both SAS and R are provided, along with program code to perform the test, resulting output and remarks explaining the necessary program parameters. Key features: • Provides examples in both SAS and R for each test presented. • Looks at the most common statistical tests, displayed in a clear and easy to follow way. • Supported by a supplementary website http://www.d-taeger.de featuring example program code. Academics, practitioners and SAS and R programmers will find this book a valuable resource. Students using SAS and R will also find it an excellent choice for reference and data analysis.