Regresní analýza: Intuitivní průvodce používáním a interpretací lineárních modelů

Recenze čtenářů

Kniha o regresní analýze je oceňována pro svůj jasný a praktický přístup, který zpřístupňuje složité koncepty, aniž by se příliš ponořil do matematiky. Mnozí čtenáři ji považují za užitečnou jak pro začátečníky, tak pro zkušené odborníky z praxe, přičemž oceňují její srozumitelnost a intuitivní jazyk. Poskytuje cenné poznatky o lineární i logistické regresi, zejména pokud jde o kategoriální proměnné. Objevily se však určité kritické připomínky týkající se nedostatku matematického obsahu a předpokladu předchozích statistických znalostí pro plné pochopení.

Informativní, logický postup od základních ke složitým tématům, praktické využití, jasné vysvětlení, výborné pro začátečníky i pokročilejší čtenáře, intuitivní jazyk, dobrá reference pro regresní koncepty, užitečné pro aplikace ve financích a datové vědě.

Chybí matematický a kódovací obsah, může být příliš zjednodušená pro ty, kteří potřebují důkladné matematické základy, předpokládá určité základy ve statistice, kapitoly pokrývají témata příliš rychle pro úplné začátečníky.

(na základě 19 hodnocení čtenářů)

Původní název:

Regression Analysis: An Intuitive Guide for Using and Interpreting Linear Models

Obsah knihy:

Naučte se regresní analýze na hlubší úrovni díky návodům psaným běžným jazykem.

Intuitivně pochopte regresní analýzu tím, že se zaměříte spíše na pojmy a grafy než na rovnice. Získejte praktické tipy pro modelování dat a interpretaci výsledků. Získejte jistotu, že svá data analyzujete správně a můžete svým výsledkům důvěřovat. Víte, že můžete odhalit a opravit vzniklé problémy.

Pokročíte od začátečníka ke zkušenému praktikovi připravenému na reálné aplikace.

Po přehledu toho, jak regrese funguje a proč ji používat, se kniha věnuje celé řadě témat, včetně specifikace a hodnocení modelů, praktických aplikací, typů efektů, statistické významnosti, předpovědí a řady technik řešení problémů. Obsahuje praktické a analytické pokyny.

⬤ Vyberte správný typ regresní analýzy.

⬤ Specifikovat nejlepší model a posoudit, jak dobře odpovídá datům.

⬤ Interpretovat výsledky.

⬤ Pochopit hlavní efekty, interakční efekty a modelování křivek.

⬤ Používat polynomy, transformace dat a vážené nejmenší čtverce.

⬤ Vytvářet předpovědi a vyhodnocovat jejich přesnost.

⬤ Kontrolovat předpoklady a řešit problémy.

⬤ Identifikovat neobvyklá pozorování a nakládat s nimi.

⬤ Příklady mnoha regresních modelů a scénářů.

⬤ Přístup k datovým sadám ke stažení zdarma, abyste mohli s příklady pracovat sami.