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Hastie – The Elements of Stastistical Learning

Libro adottato a LUMSA, a.a. 2026/2027 · 1 canale

Hastie – The Elements of Stastistical LearningVai su Amazon ›

Come lo indica il docente: Hastie T., Tbishirani H., Friedman J., The Elements of Stastistical Learning. Springer, 2009

Chi lo adotta

Programma e testi di ogni canale

Big Data Analytics – Prof. Pierfrancesco Alaimo Di Loro, Prof. Lorena Ricciotti Canale unico

Corso di laurea: Management, Finance and Data Analytics · Laurea magistrale (LM-77) · 1º anno · 1º semestre

LUMSA · Giurisprudenza, Economia, Politica e Lingue moderne · 10 CFU · apri nel catalogo

Grolemund – R for Data ScienceVai su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 30/09/2026
Witten – An Introduction to Stastistical LearningVai su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 30/09/2026

Secondari

Wickham – 2ndVai su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoDa studiare: P. Hewison, Multivariate Statistics with RVerificato sulla scheda ufficiale il 30/09/2026
Manly – Multivariate statistical methodsVai su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 30/09/2026
Hastie – The Elements of Stastistical Learningquesto libroVai su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 30/09/2026
Giordani – An introduction to clustering with RVai su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 30/09/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: • Basic of statistics and probability: data description, probability, random variables and inference. • R software: the basics of good programming; the R software; processing and visualization of data in R with tidyverse and ggplot2. • Multivariate statistics with applications in R: description and synthesis of multivariate data, multiple regression models.

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