Книга "Applied Linear Regression" является насыщенным руководством по теории и методологии моделирования линейной регрессии. В четвертом издании авторы представляют практические применения методов анализа линейной регрессии на интересных примерах из реальной жизни. Основные концепции, такие как построение модели, понимание параметров, оценка соответствия и надежности, а также выводы, проиллюстрированы на примерах разработки процедур оценки, проверки гипотез и достоверности основанных в первую очередь на методе наименьших квадратов. Книга содержит подробное рассмотрение оценок параметров в простых и сложных моделях, преобразованиях и диагностике регрессии. Новое материал охватывает такие темы как тестирование, ANOVA и предположения о дисперсии. В четвертом издании также представлены методы бутстрэпа, кросс-валидации, биномиальной и пуассоновской регрессии, а также современные методы выбора моделей. Книга подходит для студентов старших курсов и аспирантов, а также является полезным справочным руководством для практикующих и прикладных статистиков в инженерии, бизнесе, экономике и социальных науках.
This book provides a comprehensive overview of the theory and practice of linear regression with intuitive and detailed explanations.
Электронная Книга «Applied Linear Regression» написана автором Sanford Weisberg в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9781118789551
Описание книги от Sanford Weisberg
Praise for the Third Edition «…this is an excellent book which could easily be used as a course text…» —International Statistical Institute The Fourth Edition of Applied Linear Regression provides a thorough update of the basic theory and methodology of linear regression modeling. Demonstrating the practical applications of linear regression analysis techniques, the Fourth Edition uses interesting, real-world exercises and examples. Stressing central concepts such as model building, understanding parameters, assessing fit and reliability, and drawing conclusions, the new edition illustrates how to develop estimation, confidence, and testing procedures primarily through the use of least squares regression. While maintaining the accessible appeal of each previous edition,Applied Linear Regression, Fourth Edition features: Graphical methods stressed in the initial exploratory phase, analysis phase, and summarization phase of an analysis In-depth coverage of parameter estimates in both simple and complex models, transformations, and regression diagnostics Newly added material on topics including testing, ANOVA, and variance assumptions Updated methodology, such as bootstrapping, cross-validation binomial and Poisson regression, and modern model selection methods Applied Linear Regression, Fourth Edition is an excellent textbook for upper-undergraduate and graduate-level students, as well as an appropriate reference guide for practitioners and applied statisticians in engineering, business administration, economics, and the social sciences.
