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9789048166190 - Geometric Data Analysis: From Correspondence Analysis to Structured Data Analysis von Le Roux, Brigitte; Rouanet, Henry (5 Ergebnisse)
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Geometric Data Analysis: From Correspondence Analysis to Structured Data Analysis
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Geometric Data Analysis: From Correspondence Analysis to Structured Data Analysis
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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In den WarenkorbPaperback. Zustand: Brand New. 486 pages. 9.25x6.25x1.10 inches. In Stock.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Geometric Data Analysis | From Correspondence Analysis to Structured Data Analysis | Brigitte Le Roux (u. a.) | Taschenbuch | xi | Englisch | 2011 | Springer | EAN 9789048166190 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Geometric Data Analysis : From Correspondence Analysis to Structured Data Analysis
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Geometric Data Analysis (GDA) is the name suggested by P. Suppes (Stanford University) to designate the approach to Multivariate Statistics initiated by Benzécri as Correspondence Analysis, an approach that has become more and more used and appreciated over the years. This book presents the full formalization of GDA in terms of linear algebra - the most original and far-reaching consequential feature of the approach - and shows also how to integrate the standard statistical tools such as Analysis of Variance, including Bayesian methods. Chapter 9, Research Case Studies, is nearly a book in itself; it presents the methodology in action on three extensive applications, one for medicine, one from political science, and one from education (data borrowed from the Stanford computer-based Educational Program for Gifted Youth ). Thus the readership of the book concerns both mathematicians interested in the applications of mathematics, and researchers willing to master an exceptionally powerful approach of statistical data analysis.
