دانلود کتاب Quantile Regression for Cross-Sectional and Time Series Data: Applications in Energy Markets Using R – رگرسیون چندکی برای داده های مقطعی و سری زمانی: کاربردها در بازارهای انرژی با استفاده از R

دسته بندی :
اطلاعات کتاب
  • جلد
  • سری Springer Briefs in Finance
  • ویرایش
  • سال 2020
  • نویسنده (گان) Jorge M. Uribe, Montserrat Guillen
  • ناشر Springer
  • زبان English
  • تعداد صفحات 67
  • حجم فایل 2.85MB
  • فرمت فایل pdf
  • شابک 3030445038, 9783030445034
قیمت محصول :

۴۵,۰۰۰ تومان

با خرید این محصول، ۲,۲۵۰ تومان به کیف پول شما بازگشت داده می‌شود

روند خرید و دریافت کتاب‌ها بدون هیچ اختلالی انجام می‌شود.
تمامی فایل‌ها بر روی سرورهای داخلی میزبانی می‌شوند تا بتوانید به راحتی و در لحظه آن‌ها را دانلود کنید. در صورت بروز هرگونه مشکل یا نیاز به راهنمایی، لطفاً از طریق « صفحه تماس باما» با تیم پشتیبانی در ارتباط باشید.

تمامی کتاب های موجود در وبسایت سای وان به زبان انگلیسی میباشد

توضیحات

This brief addresses the estimation of quantile regression models from a practical perspective, which will support researchers who need to use conditional quantile regression to measure economic relationships among a set of variables. It will also benefit students using the methodology for the first time, and practitioners at private or public organizations who are interested in modeling different fragments of the conditional distribution of a given variable. The book pursues a practical approach with reference to energy markets, helping readers learn the main features of the technique more quickly. Emphasis is placed on the implementation details and the correct interpretation of the quantile regression coefficients rather than on the technicalities of the method, unlike the approach used in the majority of the literature. All applications are illustrated with R.

————————————————————–

ترجمه ماشینی :

این مختصر به برآورد مدل‌های رگرسیون چندکی از دیدگاه عملی می‌پردازد، که از محققانی که نیاز به استفاده از رگرسیون کمی شرطی برای اندازه‌گیری روابط اقتصادی میان مجموعه‌ای از متغیرها دارند، حمایت می‌کند. همچنین برای دانش‌آموزانی که برای اولین بار از این روش استفاده می‌کنند و شاغلین در سازمان‌های خصوصی یا دولتی که علاقه‌مند به مدل‌سازی بخش‌های مختلف توزیع شرطی یک متغیر هستند، سودمند خواهد بود. این کتاب یک رویکرد عملی را با اشاره به بازارهای انرژی دنبال می کند و به خوانندگان کمک می کند تا ویژگی های اصلی این تکنیک را سریعتر بیاموزند. بر خلاف رویکرد مورد استفاده در اکثر متون، بر جزئیات پیاده سازی و تفسیر صحیح ضرایب رگرسیون چندکی به جای روی جنبه های فنی روش تاکید شده است. همه برنام


 

tag : دانلود کتاب رگرسیون چندکی برای داده های مقطعی و سری زمانی: کاربردها در بازارهای انرژی با استفاده از R , Download رگرسیون چندکی برای داده های مقطعی و سری زمانی: کاربردها در بازارهای انرژی با استفاده از R , دانلود رگرسیون چندکی برای داده های مقطعی و سری زمانی: کاربردها در بازارهای انرژی با استفاده از R , Download Quantile Regression for Cross-Sectional and Time Series Data: Applications in Energy Markets Using R Book , رگرسیون چندکی برای داده های مقطعی و سری زمانی: کاربردها در بازارهای انرژی با استفاده از R دانلود , buy رگرسیون چندکی برای داده های مقطعی و سری زمانی: کاربردها در بازارهای انرژی با استفاده از R , خرید کتاب رگرسیون چندکی برای داده های مقطعی و سری زمانی: کاربردها در بازارهای انرژی با استفاده از R , دانلود کتاب Quantile Regression for Cross-Sectional and Time Series Data: Applications in Energy Markets Using R , کتاب Quantile Regression for Cross-Sectional and Time Series Data: Applications in Energy Markets Using R , دانلود Quantile Regression for Cross-Sectional and Time Series Data: Applications in Energy Markets Using R , خرید Quantile Regression for Cross-Sectional and Time Series Data: Applications in Energy Markets Using R , خرید کتاب Quantile Regression for Cross-Sectional and Time Series Data: Applications in Energy Markets Using R ,

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “دانلود کتاب Quantile Regression for Cross-Sectional and Time Series Data: Applications in Energy Markets Using R – رگرسیون چندکی برای داده های مقطعی و سری زمانی: کاربردها در بازارهای انرژی با استفاده از R”