Ökonometrie verstehen und anwenden mit Python: Eine Einführung praktischen softwaregestützten Beispielen

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Bol Anhand der Programmiersprache Python vermittelt dieses Buch die theoretischen und methodischen Grundlagen der Ökonometrie. Mit der Bibliothek Statsmodels stehen effiziente Methoden für die Analyse und Auswertung von statistischen Daten als auch für die Regressionsanalyse zur Verfügung. Anhand der Programmiersprache Python vermittelt dieses Buch die theoretischen und methodischen Grundlagen der Ökonometrie. Python ist bestens für AnfängerInnen geeignet und besitzt leistungsstarke Bibliotheken wie Pandas und Matplotlib, mit denen Datenbestände verwaltet bzw. bearbeitet und in Form aussagefähiger Grafiken dargestellt werden können. Mit der Bibliothek Statsmodels stehen effiziente Methoden für die Analyse und Auswertung von statistischen Daten als auch für die Regressionsanalyse zur Verfügung. LeserInnen benötigen keine fundierten Kenntnisse in der Programmierung, da die Kommandos in der Regel einen parametergesteuerten Zugriff auf die Methoden erlauben. Angesichts der Dominanz von Python in den Bereichen Data Science und KI ist die Wahl dieser Sprache eine zukunftssichere Entscheidung für die ökonometrische Analyse. Ergänzend zum Buch werden alle Python-Skripte und Datensätze auf SpringerLink zum Download bereitgestellt, um die direkte Umsetzung der Verfahren zu ermöglichen.

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Anhand der Programmiersprache Python vermittelt dieses Buch die theoretischen und methodischen Grundlagen der Ökonometrie. Mit der Bibliothek Statsmodels stehen effiziente Methoden für die Analyse und Auswertung von statistischen Daten als auch für die Regressionsanalyse zur Verfügung. Anhand der Programmiersprache Python vermittelt dieses Buch die theoretischen und methodischen Grundlagen der Ökonometrie. Python ist bestens für AnfängerInnen geeignet und besitzt leistungsstarke Bibliotheken wie Pandas und Matplotlib, mit denen Datenbestände verwaltet bzw. bearbeitet und in Form aussagefähiger Grafiken dargestellt werden können. Mit der Bibliothek Statsmodels stehen effiziente Methoden für die Analyse und Auswertung von statistischen Daten als auch für die Regressionsanalyse zur Verfügung. LeserInnen benötigen keine fundierten Kenntnisse in der Programmierung, da die Kommandos in der Regel einen parametergesteuerten Zugriff auf die Methoden erlauben. Angesichts der Dominanz von Python in den Bereichen Data Science und KI ist die Wahl dieser Sprache eine zukunftssichere Entscheidung für die ökonometrische Analyse. Ergänzend zum Buch werden alle Python-Skripte und Datensätze auf SpringerLink zum Download bereitgestellt, um die direkte Umsetzung der Verfahren zu ermöglichen.


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  • 9783658521646
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