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Analyse multivariée pour la science des données

AUTHOR Dolas, Dhananjay; Jadhav, Varsha
PUBLISHER Editions Notre Savoir (11/14/2023)
PRODUCT TYPE Paperback (Paperback)

Description
L'analyse multivariée est un type d'analyse statistique qui consiste à utiliser plus de deux variables dépendantes pour obtenir un résultat unique. De nombreux problèmes du monde réel sont des exemples d'équations à plusieurs variables, car tout ce qui se passe dans le monde est dû à de multiples raisons. L'analyse multivariée est très importante car elle permet de comprendre la relation entre plusieurs variables et de prévoir et prédire le comportement des variables sur la base d'observations. Les techniques multivariées sont utilisées pour analyser les ensembles de données. Elles permettent également de mesurer les variables latentes en construisant un modèle d'équation structurelle. Elles permettent également de réduire et de simplifier les données sans en perdre les détails importants. Elles aident à l'inférence statistique de multiples variables indépendantes et dépendantes.
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Product Format
Product Details
ISBN-13: 9786206671190
ISBN-10: 6206671194
Binding: Paperback or Softback (Trade Paperback (Us))
Content Language: French
More Product Details
Page Count: 148
Carton Quantity: 48
Product Dimensions: 6.00 x 0.34 x 9.00 inches
Weight: 0.50 pound(s)
Country of Origin: US
Descriptions, Reviews, Etc.
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L'analyse multivariée est un type d'analyse statistique qui consiste à utiliser plus de deux variables dépendantes pour obtenir un résultat unique. De nombreux problèmes du monde réel sont des exemples d'équations à plusieurs variables, car tout ce qui se passe dans le monde est dû à de multiples raisons. L'analyse multivariée est très importante car elle permet de comprendre la relation entre plusieurs variables et de prévoir et prédire le comportement des variables sur la base d'observations. Les techniques multivariées sont utilisées pour analyser les ensembles de données. Elles permettent également de mesurer les variables latentes en construisant un modèle d'équation structurelle. Elles permettent également de réduire et de simplifier les données sans en perdre les détails importants. Elles aident à l'inférence statistique de multiples variables indépendantes et dépendantes.
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