Exploring Data in Engineering, the Sciences, and Medicine

图书简介

This book introduces various widely available exploratory data analysis methods, emphasizing those that are most useful in the preliminary exploration of large datasets involving mixed data types. Topics include descriptive statistics, graphical analysis tools, regression modeling and spectrum estimation, along with practical issues like outliers, missing data, and variable selection.

馆藏图书馆

Yale University Library

Princeton University Library

1. The Art of Analyzing Data; 2. Data: Types, Uncertainty and Quality; 3. Characterizing Categorical Variables; 4. Uncertainty in Real Variables; 5. Fitting Straight Lines; 6. A Brief Introduction to Estimation Theory; 7. Outliers: Distributional Monsters That Lurk in Data; 8. Characterizing a Dataset; 9. Confidence Intervals and Hypothesis Testing; 10. Associations between Variables; 11. Regression Models I: Real Data; 12. Re-expression: Data Transformations; 13. Regression Models II: Mixed Data Types; 14. Characterizing Analysis Results; 15. Regression Models III: Diagnostics and Refinements; 16. Dynamic Data Characterization; 17. Linear Data Filters; 18. Nonparametric Spectrum Estimation; 19. Irregularities in Dynamic Analysis; 20. Dealing with Missing Data

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