Informatyka
Daniel Afonso, Ricardo Mestre
State management, a crucial aspect of the React ecosystem, has gained significant attention in recent times. While React offers various libraries and tools to handle state, each with different approaches and perspectives, one thing is clear: state management solutions for handling client state are not optimized for dealing with server state. React Query was created to address this issue of managing your server state, and this guide will equip you with the knowledge and skills needed to effectively use React Query for state management.Starting with a brief history of state management in the React ecosystem, you’ll find out what prompted the split from a global state to client and server state and thus understand the need for React Query. As you progress through the chapters, you'll see how React Query enables you to perform server state tasks such as fetching, caching, updating, and synchronizing your data with the server. But that’s not all; once you’ve mastered React Query, you’ll be able to apply this knowledge to handle server state with server-side rendering frameworks as well. You’ll also work with patterns to test your code by leveraging the testing library and Mock Service Worker.By the end of this book, you'll have gained a new perspective of state and be able to leverage React Query to overcome the obstacles associated with server state.
Statystyczna analiza systemów bonus-malus w ubezpieczeniach komunikacyjnych
Anna Szymańska
Książka wypełnia lukę w publikacjach poświęconych tematyce wykorzystania metod statystycznych i aktuarialnych w modelowaniu systemów bonus-malus stosowanych w ubezpieczeniach komunikacyjnych. Jest zaadresowana do szerokiego grona odbiorców. Wiele ciekawych informacji i analiz znajdzie w niej praktyk ubezpieczeniowy odpowiedzialny za rozwój działalności zakładu ubezpieczeń w zakresie ubezpieczeń komunikacyjnych, wprowadzanie nowych produktów i śledzenie ich efektywności. Podobnie osoba interesująca się zastosowaniem metod statystycznych i aktuarialnych będzie mogła poznać i przeanalizować wiele podejść, metod i modeli wykorzystywanych w analizie i przy konstruowaniu systemów bonus-malus w ubezpieczeniach komunikacyjnych. Ze względu na przyjęty sposób prezentacji poszczególnych zagadnień, praca może być potraktowana jako swego rodzaju poradnik umożliwiający sięgnięcie po odpowiednie wzory i algorytmy w zależności od rozwiązywanego przez czytelnika problemu. Na uwagę zasługują również: estymator bayesowski stawek składki, zaproponowane własne systemy bonus-malus, zastosowanie wskaźnika zespolonego do oceny wyników technicznych w poszczególnych klasach bonus-malus oraz do konstrukcji systemu bonus-malus, oraz algorytm pozwalający ocenić na ile zniżki i zwyżki składki, wynikające ze stosowania systemu bonus-malus, są rzeczywiste przy uwzględnieniu wzrostu składki.
Statystyczna analiza wielowymiarowa i jej zastosowania społeczno-ekonomiczne
Andrzej Balicki
Książka ta nie tylko wypełnia istniejącą na polskim rynku lukę w naukowym piśmiennictwie statystycznym, ale jest ponadto jedną z niewielu prac, które w sposób wszechstronny omawiają genezę, założenia i zastosowania metod statystyki wielowymiarowej. Znajdzie w niej Czytelnik szereg interesujących odniesień zarówno do obcojęzycznej literatury światowej z tego zakresu, jak i do praktycznych aspektów badań. Monografia ta dzięki swym walorom naukowym i dydaktycznym może być wiodącą pozycją bibliograficzną w nauczaniu szeregu przedmiotów w szkołach wyższych z zakresu szeroko rozumianych nauk ilościowych.
Statystyka dla bystrzaków. Wydanie II
Deborah J. Rumsey
Dowiedz się, jak: zrozumieć koncepcje statystyczne, techniki, wzory i obliczenia interpretować diagramy i wykresy, określać prawdopodobieństwo oraz ustalać przedziały ufności weryfikować i analizować dane z eksperymentów i sondaży Prosty sposób na statystykę Czujesz się bezradny w obliczu statystyki? Bez obaw! Dzięki temu przystępnemu przewodnikowi dowiesz się, jak należy gromadzić i weryfikować dane oraz prezentować je na wykresach; rozszyfrowywać rozkłady; obliczać przedziały ufności i weryfikować hipotezy; analizować dane, wykorzystując korelację, regresję, tabele krzyżowe — i wiele więcej... Świat statystyki — naucz się weryfikować w kontekście ilościowym i jakościowym statystyki życia codziennego. Spoglądaj z szerokiej perspektywy — badaj dane z wykorzystaniem grafów i wykresów, opisuj je za pomocą średnich, median, wyników standardowych, percentyli i nie tylko. Wyniki mogą się różnić — poznaj powszechnie stosowane rozkłady statystyczne i dowiedz się, jak należy postępować ze zmiennymi losowymi, błędem standardowym, centralnym twierdzeniem granicznym. Szacuj z przekonaniem — wykorzystuj błąd standardowy, przedziały ufności i testy statystyczne do wyciągania wniosków dotyczących populacji. Wkrocz w sferę badań statystycznych i ich analiz — poznaj tajniki sondaży, eksperymentów, korelacji, regresji liniowej, tabel krzyżowych i niezależności. Otwórz tę książkę i znajdź: proste objaśnienia terminów statystycznych, informacje o zestawianiu i weryfikacji danych oraz o ich prezentacjach graficznych, wszystko, co chciałbyś wiedzieć o zmiennych losowych, rozkładach — dwumianowym, normalnym i t-Studenta, rozkładach z prób oraz o centralnym twierdzeniu granicznym, wskazówki dotyczące przeprowadzania, interpretowania oraz weryfikacji sondaży i eksperymentów, narzędzia analizy danych dla badań regresji, przedziałów ufności, testów statystycznych i tabel krzyżowych, mnóstwo przykładów i rysunków ilustrujących istotne koncepcje i metody.
Statystyka. Podręcznik dla studentów turystyki i rekreacji
Iwona Jażdżewska
Podręcznik zawiera podstawową wiedzę na temat metod statystycznych oraz umiejętności ich wykorzystania do analizy i oceny wyników badań statystycznych prowadzonych przez studentów kierunków studiów związanych z turystyką i rekreacją. Wiedza ta może być przydatna podczas pisania pracy licencjackiej lub magisterskiej, a także do opracowania raportu z wyników badań w trakcie studiów. Na wybranych przykładach z zakresu szeroko rozumianej turystyki i rekreacji zaprezentowano algorytm rozwiązywania zadań oraz interpretację uzyskanych wyników. Każdy rozdział kończy się blokiem zadań do samodzielnego rozwiązania. W podsumowaniu przedstawiono kolejność i opis etapów badania statystycznego, które pozwalają na wyciągnięcie prawidłowych wniosków.
Statystyka praktyczna w data science. 50 kluczowych zagadnień w językach R i Python. Wydanie II
Peter Bruce, Andrew Bruce, Peter Gedeck
Metody statystyczne są kluczowym narzędziem w data science, mimo to niewielu analityków danych zdobyło wykształcenie w ich zakresie. Może im to utrudniać uzyskiwanie dobrych efektów. Zrozumienie praktycznych zasad statystyki okazuje się ważne również dla programistów R i Pythona, którzy tworzą rozwiązania dla data science. Kursy podstaw statystyki rzadko jednak uwzględniają tę perspektywę, a większość podręczników do statystyki w ogóle nie zajmuje się narzędziami wywodzącymi się z informatyki. To drugie wydanie popularnego podręcznika statystyki przeznaczonego dla analityków danych. Uzupełniono je o obszerne przykłady w Pythonie oraz wyjaśnienie, jak stosować poszczególne metody statystyczne w problemach data science, a także jak ich nie używać. Skoncentrowano się też na tych zagadnieniach statystyki, które odgrywają istotną rolę w data science. Wyjaśniono, które koncepcje są ważne i przydatne z tej perspektywy, a które mniej istotne i dlaczego. Co ważne, poszczególne koncepcje i zagadnienia praktyczne przedstawiono w sposób przyswajalny i zrozumiały również dla osób nienawykłych do posługiwania się statystyką na co dzień. W książce między innymi: analiza eksploracyjna we wstępnym badaniu danych próby losowe a jakość dużych zbiorów danych podstawy planowania eksperymentów regresja w szacowaniu wyników i wykrywaniu anomalii statystyczne uczenie maszynowe uczenie nienadzorowane a znaczenie danych niesklasyfikowanych Statystyka: klasyczne narzędzia w najnowszych technologiach!
Statystyka praktyczna w data science. 50 kluczowych zagadnień w językach R i Python. Wydanie II
Peter Bruce, Andrew Bruce, Peter Gedeck
Metody statystyczne są kluczowym narzędziem w data science, mimo to niewielu analityków danych zdobyło wykształcenie w ich zakresie. Może im to utrudniać uzyskiwanie dobrych efektów. Zrozumienie praktycznych zasad statystyki okazuje się ważne również dla programistów R i Pythona, którzy tworzą rozwiązania dla data science. Kursy podstaw statystyki rzadko jednak uwzględniają tę perspektywę, a większość podręczników do statystyki w ogóle nie zajmuje się narzędziami wywodzącymi się z informatyki. To drugie wydanie popularnego podręcznika statystyki przeznaczonego dla analityków danych. Uzupełniono je o obszerne przykłady w Pythonie oraz wyjaśnienie, jak stosować poszczególne metody statystyczne w problemach data science, a także jak ich nie używać. Skoncentrowano się też na tych zagadnieniach statystyki, które odgrywają istotną rolę w data science. Wyjaśniono, które koncepcje są ważne i przydatne z tej perspektywy, a które mniej istotne i dlaczego. Co ważne, poszczególne koncepcje i zagadnienia praktyczne przedstawiono w sposób przyswajalny i zrozumiały również dla osób nienawykłych do posługiwania się statystyką na co dzień. W książce między innymi: analiza eksploracyjna we wstępnym badaniu danych próby losowe a jakość dużych zbiorów danych podstawy planowania eksperymentów regresja w szacowaniu wyników i wykrywaniu anomalii statystyczne uczenie maszynowe uczenie nienadzorowane a znaczenie danych niesklasyfikowanych Statystyka: klasyczne narzędzia w najnowszych technologiach!
Statystyka z programem Statistica
Małgorzata Rabiej
Wydaje Ci się, że statystyka jest trudna? Statistica na pewno nie! Statistica to pakiet oprogramowania statystycznego i analitycznego, uważany za jedno z najlepszych rozwiązań w swojej klasie. Oferuje szeroki wybór narzędzi statystycznych i procedur analizy danych oraz umożliwia zarządzanie nimi i wizualizację otrzymanych wyników. Zapewnia też dostęp do zaawansowanych algorytmów modelowania i prognozowania. Właśnie dlatego stanowi obecnie standardowe narzędzie pracy w wielu firmach analitycznych, na uczelniach oraz w różnego rodzaju instytucjach badawczych. Ponadto dzięki prostemu interfejsowi i dobrej dokumentacji stale zyskuje nowych użytkowników. Jeśli jesteś zainteresowany poznaniem możliwości środowiska oraz praktyczną nauką sposobów prowadzenia analiz statystycznych, koniecznie sięgnij po książkę "Statystyka z programem Statistica". Z nią poznasz podstawowe pojęcia i metody statystyczne oraz nauczysz się tworzyć i stosować odpowiednie modele. Dowiesz się, jak posługiwać się programem do szybkiego osiągnięcia wyznaczonych celów. Przedstawione tu zagadnienia przygotują Cię do samodzielnego opracowania wyników badań, ich prawidłowej analizy oraz formułowania wniosków. Jeśli masz coś wspólnego z komputerową analizą danych, po prostu nie wypada Ci nie mieć tej książki! Interfejs i podstawowe możliwości środowiska Statistica Pojęcia, metody i narzędzia wykorzystywane w analizach statystycznych Badanie wpływu różnych czynników na wybrane cechy populacji Ocena błędów wnioskowania o parametrach populacji na podstawie wyników próby losowej Analiza współzależności między zmiennymi losowymi oraz ocena jakości zbudowanego modelu Konstruowanie prognoz na podstawie szeregów czasowych Sposoby wizualizacji wyników analiz statystycznych Przekonaj się, co można osiągnąć za pomocą programu Statistica!
Statystyki pozycyjne w procedurach estymacji i ich zastosowania w badaniach ekonomicznych
Dorota Pekasiewicz
Monografia poświęcona jest parametrycznym i nieparametrycznym procedurom estymacji wykorzystującym statystyki pozycyjne. Opracowane metody mają istotne znaczenie w sytuacjach, gdy klasyczne parametry i ich estymatory nie mogą być stosowane. Opisano charakterystyki funkcyjne, w tym rozkłady graniczne statystyk pozycyjnych, metody szacowania parametrów funkcji gęstości zmiennych losowych, estymatory parametrów pozycyjnych, takich jak kwantyle oraz dominanta i metody estymacji wykorzystywane w analizach zjawisk ekstremalnych. Oprócz znanych procedur estymacji przedstawione zostały nowe propozycje, które w określonych sytuacjach stanowią lepsze narzędzia analiz statystycznych. Otrzymane wyniki badań własności estymatorów wskazują na praktyczne zastosowania analizowanych procedur, w szczególności autorskich modyfikacji. Podano również przykłady zastosowań statystyk pozycyjnych w takich obszarach badań ekonomicznych, jak analizy dochodów i wydatków gospodarstw domowych, estymacja miar ryzyka rynkowego i ubezpieczeniowego oraz statystyczna kontrola jakości.