Business Experiments with R (eBook)
384 Seiten
John Wiley & Sons (Verlag)
978-1-119-68990-4 (ISBN)
A unique text that simplifies experimental business design and is dedicated to the R language
Business Experiments with R offers a guide to, and explores the fundamentals of experimental business designs. The book fills a gap in the literature to provide a text on the topic of business statistics that addresses issues such as small samples, lack of normality, and data confounding. The author--a noted expert on the topic--puts the focus on the A/B tests (and their variants) that are widely used in industry, but not typically covered in business statistics textbooks.
The text contains the tools needed to design and analyze two-treatment experiments (i.e., A/B tests) to answer business questions. The author highlights the strategic and technical issues involved in designing experiments that will truly affect organizations. The book then builds on the foundation in Part I and expands the multivariable testing. Since today's companies are using experiments to solve a broad range of problems, Business Experiments with R is an essential resource for any business student. This important text:
* Presents the key ideas that business students need to know about experiments
* Offers a series of examples, focusing on a specific business question
* Helps develop the ability to frame ill-defined problems and determine what data and analysis would provide information about that problem
Written for students of general business, marketing, and business analytics, Business Experiments with R is an important text that helps to answer business questions by highlighting the strategic and technical issues involved in designing experiments that will truly affect organizations.
B. D. MCCULLOUGH, PHD, was a Professor in the Department of Decision Sciences & MIS, LeBow College of Business, Drexel University, Philadelphia, PA.
Preface xiii
Suggested courses using this book xv
Acknowledgments xix
1 Why Experiment? 1
2 Analyzing A/B Tests: Basics 49
3 Designing A/B Tests with Large Samples 107
4 Analyzing A/B Tests: Advanced Techniques 127
5 Designing Tests with Small Samples 189
6 Analyzing Designs via Regression 229
7 Two-Level Full Factorial Experiments 281
8 Two-Level Screening Designs 329
9 Custom Design of Experiments 357
10 Epilogue 397
Index 419
Erscheint lt. Verlag | 24.2.2021 |
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Sprache | englisch |
Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Statistik |
Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Wahrscheinlichkeit / Kombinatorik | |
Schlagworte | Business & Management • Computer Science • Database & Data Warehousing Technologies • Data Mining • Data Mining Statistics • Datenbanken u. Data Warehousing • Decision Sciences • Informatik • R (Programm) • Statistics • Statistik • Theorie • Theorie der Entscheidungsfindung • Wirtschaft u. Management |
ISBN-10 | 1-119-68990-2 / 1119689902 |
ISBN-13 | 978-1-119-68990-4 / 9781119689904 |
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Größe: 4,6 MB
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