Avis des lecteurs
Résumé:Ce livre sur l'analyse de régression est loué pour son approche claire et pratique, qui rend les concepts complexes accessibles sans trop approfondir les mathématiques. De nombreux lecteurs l'ont trouvé utile tant pour les débutants que pour les praticiens expérimentés, soulignant son exhaustivité et son langage intuitif. Il fournit des informations précieuses sur la régression linéaire et logistique, notamment en ce qui concerne les variables catégorielles. Toutefois, certaines critiques ont été émises concernant le manque de contenu mathématique et l'hypothèse de connaissances statistiques préalables pour une compréhension complète.
Avantages:Informatif, progression logique des sujets de base aux sujets complexes, application pratique, explications claires, excellent pour les débutants et les lecteurs plus avancés, langage intuitif, bonne référence pour les concepts de régression, utile pour les applications en finance et en science des données.
Inconvénients:Manque de contenu mathématique et de codage, peut être trop simpliste pour ceux qui ont besoin de bases mathématiques rigoureuses, suppose des connaissances en statistiques, les chapitres couvrent les sujets trop rapidement pour les débutants absolus.
(basé sur 19 avis de lecteurs)
Titre original :
Regression Analysis: An Intuitive Guide for Using and Interpreting Linear Models
Contenu du livre :
Apprenez l'analyse de régression à un niveau plus approfondi grâce à des conseils rédigés dans un langage courant.
Comprenez intuitivement l'analyse de régression en vous concentrant sur les concepts et les graphiques plutôt que sur les équations. Apprenez des conseils pratiques pour modéliser vos données et interpréter les résultats. Sachez que vous analysez correctement vos données et que vous pouvez vous fier à vos résultats. Sachez que vous pouvez détecter et corriger les problèmes qui se présentent.
Passer du statut de débutant à celui de praticien expérimenté prêt pour des applications dans le monde réel.
Après un aperçu du fonctionnement de la régression et des raisons de l'utiliser, le livre couvre une série de sujets, y compris la spécification et l'évaluation des modèles, les applications pratiques, les types d'effets, la signification statistique, les prédictions et un ensemble de techniques de résolution de problèmes. Contient des conseils pratiques et analytiques.
Les conseils pratiques et analytiques sont les suivants : ⬤ Sélectionner le bon type d'analyse de régression.
⬤ Spécifier le meilleur modèle et évaluer dans quelle mesure il s'adapte aux données.
⬤ Interpréter les résultats.
⬤ Comprendre les effets principaux, les effets d'interaction et la modélisation de la courbure.
⬤ Utiliser les polynômes, les transformations de données et les moindres carrés pondérés.
⬤ Générer des prédictions et évaluer leur précision.
⬤ Vérifier les hypothèses et résoudre les problèmes.
⬤ Identifier et gérer les observations inhabituelles.
⬤ Des exemples de nombreux modèles et scénarios de régression.
⬤ Accès à des ensembles de données téléchargeables gratuitement afin que vous puissiez travailler vous-même sur les exemples.
