01771nam 2200589 450 99646649560331620240220190114.03-540-37370-510.1007/BFb0095644(CKB)1000000000438217(SSID)ssj0000324171(PQKBManifestationID)12106225(PQKBTitleCode)TC0000324171(PQKBWorkID)10304199(PQKB)10389356(DE-He213)978-3-540-37370-4(MiAaPQ)EBC5577665(Au-PeEL)EBL5577665(OCoLC)1066198218(MiAaPQ)EBC6842879(Au-PeEL)EBL6842879(PPN)155195603(EXLCZ)99100000000043821720220913d1977 uy 0engurnn#008mamaatxtccrInvariant theory /T. A. Springer1st ed. 1977.Berlin, Germany ;New York, New York :Springer-Verlag,[1977]©19771 online resource (VIII, 120 p.)Lecture Notes in Mathematics,0075-8434 ;585Bibliographic Level Mode of Issuance: Monograph3-540-08242-5 The algebra of invariants -- SL2(k) -- Finite groups.Lecture Notes in Mathematics,0075-8434 ;585Linear algebraic groupsInvariantsLinear algebraic groups.Invariants.510.8Springer T. A(Tonny Albert),1926-2011,59188MiAaPQMiAaPQMiAaPQBOOK996466495603316INVARIANT theory383224UNISA03821nam 22004693 450 991100925540332120240627080225.09788555193798(electronic bk.)9788555193804(MiAaPQ)EBC31502045(Au-PeEL)EBL31502045(CKB)32460319800041(OCoLC)1443085768(Exl-AI)31502045(EXLCZ)993246031980004120240627d2024 uy 0porurcnu||||||||txtrdacontentcrdamediacrrdacarrierIntrodução à Estatística para Ciência de Dados Da Exploração Dos Dados à Experimentação Contínua Com Exemplos de Código Em Python e R1st ed.São Paulo :Casa do Código,2024.©2024.1 online resource (97 pages)Print version: Escovedo, Tatiana Introdução à Estatística para Ciência de Dados São Paulo : Casa do Código,c2024 9788555193804 ISBN -- Sobre o livro -- Sobre os autores -- Introdução -- 1.1 Por que estudar Estatística para Ciência de Dados? -- 1.2 Conceitos fundamentais -- 1.3 Estatística e Ciência de Dados -- Estatística Descritiva: Conceitos básicos, tipos de variáveis e gráficos -- 2.1 Conceitos básicos -- 2.2 Variáveis e tipos de variáveis -- 2.3 Gráficos adequados a cada tipo de variável -- 2.4 Correlação -- Estatística Descritiva: Medidas de tendência central e de dispersão -- 3.1 Medidas de tendência central -- 3.2 Medidas de dispersão -- 3.3 Boxplot, ou diagrama de caixas -- 3.4 Resumo -- Cálculo das Probabilidades: Conceitos e fundamentos -- 4.1 Conceitos fundamentais em probabilidade -- 4.2 Axiomas de probabilidade de Kolmogorov -- 4.3 Atribuição das probabilidades -- Cálculo das Probabilidades: Distribuições de probabilidade discretas e contínuas -- 5.1 Distribuições de probabilidade discretas -- 5.2 Distribuições de probabilidade contínuas -- Inferência Estatística: Noções de amostragem e reamostragem -- 6.1 Teorema central do limite -- 6.2 Tipos de amostragem casuais/probabilísticas -- 6.3 Tipos de amostragem não casuais/não probabilísticas -- 6.4 Reamostragem -- 6.5 Intervalos de confiançaGenerated by AI.This book is an introductory guide to statistics for data science, aimed at professionals and students in the field. It seeks to simplify the often complex mathematical and technical concepts found in existing literature, making them accessible to beginners, especially those whose mathematical foundation might not be strong. The book uses a layered 'onion learning' approach, offering a general overview before delving into more detailed topics. It covers key concepts in descriptive statistics, probability, and statistical inference, with practical examples in Python and R. The authors aim to equip data scientists with essential statistical knowledge for tasks like exploratory data analysis and machine learning, without being exhaustive. The book is written in Portuguese to cater to readers who prefer or find it easier to understand their native language. It assumes a basic understanding of programming logic and familiarity with Python and R.Generated by AI.StatisticsGenerated by AIMachine learningGenerated by AIStatisticsMachine learningEscovedo Tatiana1826830Kalinowski Marcos1781168Marques Thiago1826831MiAaPQMiAaPQMiAaPQ9911009255403321Introdução à Estatística para Ciência de Dados4394829UNINA