![[समीक्षा] Regression Analysis (Jim Frost) सारांशित.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2548505/c1a-085k3-gpdzvrkjsr38-5rqavr.jpg)
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Regression Analysis (Jim Frost)
- Amazon India Store: https://www.amazon.in/dp/1735431184?tag=9natreehindi-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Regression-Analysis-Jim-Frost.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/data-science-the-ultimate-guide-to-data-analytics/id1444824217?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Regression+Analysis+Jim+Frost+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- और पढ़ें: https://hindi.9natree.com/read/B0DCXMMX7C/
#मॉडलविनिर्देशन #अंतर्क्रियाप्रभाव #बहुपदरिग्रेशन #भविष्यवाणीअंतराल #भारितलघुतमवर्ग #RegressionAnalysis
जिम फ्रॉस्ट की पुस्तक रिग्रेशन एनालिसिस, एन इंट्यूटिव गाइड फॉर यूजिंग एंड इंटरप्रेटिंग लीनियर मॉडल्स, अनुप्रयुक्त सांख्यिकी की एक व्यावहारिक मार्गदर्शिका है. इसका विषय यह समझना है कि रिग्रेशन मॉडल डेटा में मौजूद संबंधों को कैसे मापते हैं, उनके परिणामों को कैसे पढ़ा जाए, और किसी विश्लेषण पर भरोसा करने से पहले उसे कैसे परखा जाए. पुस्तक का दृष्टिकोण सूत्रों और हाथ से की जाने वाली गणनाओं पर केंद्रित नहीं है. इसके बजाय यह ग्राफों, सहज अवधारणाओं और सांख्यिकीय सॉफ्टवेयर से प्राप्त आउटपुट की व्याख्या को प्राथमिकता देती है. फ्रॉस्ट रैखिक रिग्रेशन की बुनियाद से शुरुआत करके मॉडल चयन, मुख्य प्रभाव, अंतर्क्रिया, वक्रता, भविष्यवाणी, महत्व परीक्षण, मान्यताओं और असामान्य प्रेक्षणों तक पहुँचते हैं. यह पुस्तक उन पाठकों के लिए लिखी गई है जो वास्तविक डेटा के साथ काम करना चाहते हैं, पर केवल गुणांकों की सूची देखकर निष्कर्ष नहीं निकालना चाहते. इसकी उपयोगिता मॉडल चलाने से अधिक, मॉडल के अर्थ, सीमाओं और गुणवत्ता का विवेकपूर्ण आकलन सिखाने में है.
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जिम फ्रॉस्ट की पुस्तक रिग्रेशन एनालिसिस, एन इंट्यूटिव गाइड फॉर यूजिंग एंड इंटरप्रेटिंग लीनियर मॉडल्स, अनुप्रयुक्त सांख्यिकी की एक व्यावहारिक मार्गदर्शिका है. इसका विषय यह समझना है कि रिग्रेशन मॉडल डेटा में मौजूद संबंधों को कैसे मापते हैं, उनके परिणामों को कैसे पढ़ा जाए, और किसी विश्लेषण पर भरोसा करने से पहले उसे कैसे परखा जाए. पुस्तक का दृष्टिकोण सूत्रों और हाथ से की जाने वाली गणनाओं पर केंद्रित नहीं है. इसके बजाय यह ग्राफों, सहज अवधारणाओं और सांख्यिकीय सॉफ्टवेयर से प्राप्त आउटपुट की व्याख्या को प्राथमिकता देती है. फ्रॉस्ट रैखिक रिग्रेशन की बुनियाद से शुरुआत करके मॉडल चयन, मुख्य प्रभाव, अंतर्क्रिया, वक्रता, भविष्यवाणी, महत्व परीक्षण, मान्यताओं और असामान्य प्रेक्षणों तक पहुँचते हैं. यह पुस्तक उन पाठकों के लिए लिखी गई है जो वास्तविक डेटा के साथ काम करना चाहते हैं, पर केवल गुणांकों की सूची देखकर निष्कर्ष नहीं निकालना चाहते. इसकी उपयोगिता मॉडल चलाने से अधिक, मॉडल के अर्थ, सीमाओं और गुणवत्ता का विवेकपूर्ण आकलन सिखाने में है.
