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Brian – Testo consigliato per la parte di laboratorio

Libro adottato a Padova, a.a. 2025/2026 · 4 canali

«Brian – Testo consigliato per la parte di laboratorio» è adottato per Analisi dei Dati Multidimensionali dal prof. Manuela Cattelan (Statistica per l'Economia e l'Impresa – sede di Padova, Statistica per le Tecnologie e le Scienze – sede di Padova – Padova); per Analisi dei Dati Multidimensionali dal prof. Livio Finos (Statistica per l'Economia e l'Impresa – sede di Padova, Statistica per le Tecnologie e le Scienze – sede di Padova – Padova).

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Come lo indica il docente: An introduction to applied multivariate analysis with RBrian Everitt, Torsten Hothorn , Autori: Everitt, Brian S.; Hothorn, Torsten, Luogo: New York [etc.], Anno: 2011, Editore: Springer, Note: Testo consigliato per la parte di laboratorio

Chi lo adotta

Programma e testi di ogni canale

Analisi dei Dati Multidimensionali – Prof. Manuela Cattelan Canale dispari

Corso di laurea: Statistica per l'Economia e l'Impresa – sede di Padova · Laurea triennale (L-41) · 3º anno · 1º semestre · 6 CFU

Padova · Dipartimento di Scienze Statistiche · 6 CFU · apri nel catalogo · Statistica per l'Economia e l'Impresa – sede di Padova · 3º anno · 1º semestre ›

Libri consigliati nell'a.a. 2025/2026
Brian – Testo consigliato per la parte di laboratorioquesto libroCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
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Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Ripasso di algebra, decomposizione spettrale e decomposizione a valori singolari di matrici. Matrici di dati: - calcolo matriciale delle principali statistiche; - trasformazioni lineari, loro proprietà e trasformazioni notevoli (centramento, standardizzazione, ortogonalizzazione).

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Analisi dei Dati Multidimensionali – Prof. Livio Finos Canale pari

Corso di laurea: Statistica per l'Economia e l'Impresa – sede di Padova · Laurea triennale (L-41) · 3º anno · 1º semestre · 6 CFU

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Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Ripasso di algebra, decomposizione spettrale e decomposizione a valori singolari di matrici. Matrici di dati: - calcolo matriciale delle principali statistiche; - trasformazioni lineari, loro proprietà e trasformazioni notevoli (centramento, standardizzazione, ortogonalizzazione).

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Analisi dei Dati Multidimensionali – Prof. Manuela Cattelan Canale dispari

Corso di laurea: Statistica per le Tecnologie e le Scienze – sede di Padova · Laurea triennale (L-41) · 3º anno · 1º semestre · 6 CFU

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Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Ripasso di algebra, decomposizione spettrale e decomposizione a valori singolari di matrici. Matrici di dati: - calcolo matriciale delle principali statistiche; - trasformazioni lineari, loro proprietà e trasformazioni notevoli (centramento, standardizzazione, ortogonalizzazione).

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Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Ripasso di algebra, decomposizione spettrale e decomposizione a valori singolari di matrici. Matrici di dati: - calcolo matriciale delle principali statistiche; - trasformazioni lineari, loro proprietà e trasformazioni notevoli (centramento, standardizzazione, ortogonalizzazione).

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