دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید
در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب
از ساعت 7 صبح تا 10 شب
ویرایش: 1 نویسندگان: Sørensen. Helle, Ekstrøm. Claus Thorn سری: ISBN (شابک) : 9781439825556, 1439825556 ناشر: CRC Press سال نشر: 2011 تعداد صفحات: 422 زبان: English فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) حجم فایل: 3 مگابایت
کلمات کلیدی مربوط به کتاب مقدمه ای بر تجزیه و تحلیل داده های آماری برای علوم زیستی: آمار ریاضی -- کتاب های درسی. علوم زیستی -- روشهای آماری -- کتابهای درسی داده های آماری تحلیل آماری. ریاضی. روش های آماری. علوم زیستی -- روشهای آماری آمار ریاضی.
در صورت تبدیل فایل کتاب Introduction to Statistical Data Analysis for the Life Sciences به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.
توجه داشته باشید کتاب مقدمه ای بر تجزیه و تحلیل داده های آماری برای علوم زیستی نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.
هر مقدمه عملی به آمار در علوم زیستی مستلزم تمرکز بر کاربردها و
آمار محاسباتی همراه با سطح معقولی از دقت ریاضی است. باید ترکیب
مناسبی از نمونه های داده، نظریه آماری و محاسبات مورد نیاز برای
تحلیل امروزی را ارائه دهد. و باید نرم افزار R، زبان محاسبات
آماری را شامل شود.
چکیده: هر مقدمه عملی به آمار در علوم زیستی نیاز به تمرکز بر
کاربردها و آمار محاسباتی همراه با سطح معقولی از دقت ریاضی دارد.
باید ترکیب مناسبی از نمونه های داده، نظریه آماری و محاسبات مورد
نیاز برای تحلیل امروزی را ارائه دهد. و باید شامل نرم افزار R،
زبان محاسبات آماری باشد
Any practical introduction to statistics in the life sciences
requires a focus on applications and computational statistics
combined with a reasonable level of mathematical rigor. It must
offer the right combination of data examples, statistical
theory, and computing required for analysis today. And it
should involve R software, the lingua franca of statistical
computing.
Abstract: Any practical introduction to statistics in the life
sciences requires a focus on applications and computational
statistics combined with a reasonable level of mathematical
rigor. It must offer the right combination of data examples,
statistical theory, and computing required for analysis today.
And it should involve R software, the lingua franca of
statistical computing
Content: Description of samples and populations --
Linear regression --
Comparison of groups --
The normal distribution --
Statistical models, estimation, and confidence intervals --
Hypothesis tests --
Model validation and prediction --
Linear normal models --
Probabilities --
The binomial distribution --
Analysis of count data --
Logistic regression --
Case exercises.