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Analyse multivariée pour la science des données

Über Analyse multivariée pour la science des données

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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  • Sprache:
  • Französisch
  • ISBN:
  • 9786206671190
  • Einband:
  • Taschenbuch
  • Seitenzahl:
  • 148
  • Veröffentlicht:
  • 14. November 2023
  • Abmessungen:
  • 150x10x220 mm.
  • Gewicht:
  • 238 g.
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Beschreibung von Analyse multivariée pour la science des données

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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