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Informazioni su questo libro
La statistica è oggi più che mai fondamentale per comprendere la realtà, individuare relazioni di causa-effetto, costruire previsioni attendibili.
Questo manuale ne insegna principi e metodi e spiega come lavorare in modo efficace con grandi insiemi di dati utilizzando il linguaggio R e dataset reali tratti da uno dei giochi più amati al mondo: il basket NBA.
Quali fattori influenzano maggiormente il risultato di una partita? I salari più alti portano a più vittorie? E perdere di proposito può essere una strategia razionale per costruire una squadra vincente? Per rispondere a queste e altre domande, ogni capitolo propone un progetto di analisi completo: dall'esplorazione di dati grezzi alla visualizzazione con grafici e diagrammi, dall'apprendimento automatico (supervisionato e non) alla verifica statistica di ipotesi, fino all'identificazione di tendenze, valori attesi, z-score, indici di disuguaglianza e molto altro.
Una guida pratica ricca di esempi e casi di studio, perfetta per studenti, professionisti e data analyst che vogliono padroneggiare l'analisi statistica e applicarla in modo rigoroso e creativo in contesti reali.
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Informazioni
Argomento
MatematicaIndice dei contenuti
- Prefazione
- Premessa
- Introduzione
- Capitolo 1 - Per iniziare
- Capitolo 2 - Esplorazione dei dati
- Capitolo 3 - Analisi della segmentazione
- Capitolo 4 - Ottimizzazione vincolata
- Capitolo 5 - Modelli di regressione
- Capitolo 6 - Ulteriori elaborazioni e visualizzazioni dei dati
- Capitolo 7 - Test t e test d di Cohen sulle dimensioni dell’effetto
- Capitolo 8 - Arresto ottimale
- Capitolo 9 - Test chi-quadrato e altri test sulle dimensioni dell’effetto
- Capitolo 10 - Trarre il massimo da ggplot2
- Capitolo 11 - Clustering K-means
- Capitolo 12 - Calcolo e rappresentazione grafica delle disuguaglianze
- Capitolo 13 - Coefficienti di Gini e curve di Lorenz: approfondimenti
- Capitolo 14 - Modellazione: intermedia e avanzata
- Capitolo 15 - L’effetto Lindy
- Capitolo 16 - Casualità contro causalità
- Capitolo 17 - Intelligenza collettiva
- Capitolo 18 - Metodi di dispersione statistica
- Capitolo 19 - Standardizzazione dei dati
- Capitolo 20 - Conclusioni