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Einführung in die empirische Kausalanalyse und Machine Learning mit R
utb
ISBN 978-3-8252-5510-7
Standardpreis
Bibliografische Daten
Lehrbuch/Studienliteratur
Buch. Softcover
2020
mit 24 s/w Abbildungen und 45 Tabellen.
Umfang: 180 S.
Format (B x L): 17 x 24 cm
Gewicht: 335
Verlag: utb
ISBN: 978-3-8252-5510-7
Weiterführende bibliografische Daten
Das Werk ist Teil der Reihe: UTB Uni-Taschenbücher; 5510
Produktbeschreibung
Das Lehrbuch zur Programmiersprache R mit Videos und Musterlösungen ist der ideale Einstieg für Studierende in die Statistik mit den Schwerpunkten moderne Ökonometrie, empirische Kausalanalyse und Machine Learning.
Autorinnen und Autoren
Kundeninformationen
Autoreninfo Klinkhammer, Dennis
Prof. Dr. Dennis Klinkhammer ist Fachhochschullehrer an der FOM Hochschule für Empirische Sozialforschung und Wissenschaftler am Institut für Empirie & Statistik (ifes). Er lehrt und forscht zur Anwendung von quantitativen Methoden und Machine Learning in den Sozialwissenschaften.Spermann, Alexander Prof. Dr. habil. Alexander Spermann lehrt Volkswirtschaftslehre an der Universität Freiburg sowie an der FOM Köln. Seine Forschungsschwerpunkte sind neben der modernen Ökonometrie in der Volkswirtschaftslehre insbesondere die Arbeitsmarkt- und Beschäftigungspolitik.
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