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Produktbild: Regression
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Regression Models, Methods and Applications

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Beschreibung

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

23.05.2013

Verlag

Springer Berlin

Seitenzahl

698

Maße (L/B/H)

24/16,5/4,3 cm

Gewicht

11819 g

Auflage

1. Auflage

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-642-34332-2

Beschreibung

Rezension

From the book reviews:

“This is a very useful book for researchers, in particular those often faced with data not suited to the classical linear model, and for teachers who wish to motivate good students with an introduction to the wonderful and diverse world of modern statistical modeling. The use of interesting examples and well-thought-out remarks, together with important theory, aid the reader in getting a very good feel for the topics covered.” (Luke A. Prendergast, Mathematical Reviews, June, 2014)

“The book is an excellent resource for a wide range of readers … . more accessible to readers interested in applications of these procedures. … Summing Up: Highly recommended. Students of all levels, researchers/faculty, and professionals.” (D. J. Gougeon, Choice, Vol. 51 (8), April, 2014)

“This is a comprehensive review of various types of theoretical and applied regression models and methodology. … The book provides a strong mathematical base for the understanding of various types of regression models and methodology by integrating theory and practical application. … This is an excellent reference for teachers, students, and researchers in statistics, mathematics, and social, economic, and life sciences.” (Kamesh Sivagnanam, Doody’s Book Reviews, August, 2013)

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Erscheinungsdatum

23.05.2013

Verlag

Springer Berlin

Seitenzahl

698

Maße (L/B/H)

24/16,5/4,3 cm

Gewicht

11819 g

Auflage

1. Auflage

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-642-34332-2

Herstelleradresse

Springer Nature Customer Service Center GmbH
Europaplatz 3
69115 Heidelberg
DE
ProductSafety@springernature.com

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  • Introduction.- Regression Models.- The Classical Linear Model.- Extensions of the Classical Linear Model.- Generalized Linear Models.- Categorical Regression Models.- Mixed Models.- Nonparametric Regression.- Structured Additive Regression.- Quantile Regression.- A Matrix Algebra.- B Probability Calculus and Statistical Inference.- Bibliography.- Index.