Model to Meaning: How to Interpret Statistical Models with R and Python

Книга Model to Meaning представляет собой практическое руководство по интерпретации результатов статистических и машинного обучения моделей. Автор, Винсент Арель-Бундок, профессор Монреальского университета и создатель пакета marginaleffects, предлагает простую и мощную концептуальную рамку для перевода сложных параметров моделей в интуитивно понятные и доступные выводы.

Книга охватывает широкий спектр тем: от причинно-следственного вывода и экспериментов до взаимодействий, категориальных переменных, многоуровневой регрессии, взвешивания и машинного обучения. Каждая тема подкреплена подробными кейсами с реальными данными и примерами кода на R и Python.

Основное внимание уделяется практическому рабочему процессу: определение статистических величин, которые отвечают на исследовательские вопросы, их оценка и четкая коммуникация результатов. Книга подходит как для новичков, так и для опытных аналитиков, желающих пересмотреть устоявшиеся подходы.

Издание сопровождается обширной онлайн-документацией, учебными пособиями и дополнительными кейсами, что делает его незаменимым ресурсом для data scientists, исследователей и студентов.