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Fahrmeir, Ludwig:

Regression: Models, Methods and Applications - Taschenbuch

2015, ISBN: 9783642433764

Mitwirkende: Kneib, Thomas, Mitwirkende: Lang, Stefan, Mitwirkende: Marx, Brian, Springer, Taschenbuch, Auflage: 2013, 712 Seiten, Publiziert: 2015-06-23T00:00:01Z, Produktgruppe: Buch, H… Mehr…

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2015, ISBN: 9783642433764

Springer, Paperback, Auflage: 2013, 712 Seiten, Publiziert: 2015-06-23T00:00:01Z, Produktgruppe: Book, Hersteller-Nr.: biography, 10.58 kg, Verkaufsrang: 3459731, Econometrics, Economics,… Mehr…

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Bibliographische Daten des bestpassenden Buches

Details zum Buch
Regression: Models, Methods and Applications
Autor:
Titel:
ISBN-Nummer:

9783642433764


The aim of this book is an applied and unified introduction into parametric, non- and semiparametric regression that closes the gap between theory and application. The most important models and methods in regression are presented on a solid formal basis, and their appropriate application is shown through many real data examples and case studies. Availability of (user-friendly) software has been a major criterion for the methods selected and presented. Thus, the book primarily targets an audience that includes students, teachers and practitioners in social, economic, and life sciences, as well as students and teachers in statistics programs, and mathematicians and computer scientists with interests in statistical modeling and data analysis. It is written on an intermediate mathematical level and assumes only knowledge of basic probability, calculus, and statistics. The most important definitions and statements are concisely summarized in boxes. Two appendices describe required matrix algebra, as well as elements of probability calculus and statistical inference.

Detailangaben zum Buch - Regression: Models, Methods and Applications


EAN (ISBN-13): 9783642433764
ISBN (ISBN-10): 3642433766
Taschenbuch
Erscheinungsjahr: 2015
Herausgeber: Springer

Buch in der Datenbank seit 2015-07-10T21:10:41+02:00 (Vienna)
Detailseite zuletzt geändert am 2024-01-09T16:25:28+01:00 (Vienna)
ISBN/EAN: 9783642433764

ISBN - alternative Schreibweisen:
3-642-43376-6, 978-3-642-43376-4
Alternative Schreibweisen und verwandte Suchbegriffe:
Autor des Buches: stefan marx, ludwig thoma, marx karl roger groucho raji sara, bria, fahrmeir, lang thomas, brian, berlin, kneib
Titel des Buches: marx, regression models methods and applications

Daten vom Verlag:

Autor/in: Ludwig Fahrmeir; Thomas Kneib; Stefan Lang; Brian Marx
Titel: Regression - Models, Methods and Applications
Verlag: Springer; Springer Berlin
698 Seiten
Erscheinungsjahr: 2015-06-23
Berlin; Heidelberg; DE
Gedruckt / Hergestellt in Niederlande.
Gewicht: 10,584 kg
Sprache: Englisch
90,94 € (DE)
93,49 € (AT)
100,50 CHF (CH)
Not available, publisher indicates OP
XIV, 698 p.

BC; Previously published in hardcover; Hardcover, Softcover / Wirtschaft/Allgemeines, Lexika; Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik; Verstehen; generalized linear models; linear regression; mixed models; semiparametric regression; spatial regression; B; Statistics for Business, Management, Economics, Finance, Insurance; Statistical Theory and Methods; Econometrics; Biostatistics; Statistics, general; Epidemiology; Statistics in Business, Management, Economics, Finance, Insurance; Statistical Theory and Methods; Econometrics; Biostatistics; Statistics; Epidemiology; Mathematics and Statistics; Wirtschaftswissenschaft, Finanzen, Betriebswirtschaft und Management; Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik; Ökonometrie und Wirtschaftsstatistik; Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik; Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik; Epidemiologie und medizinische Statistik; BB; BB; BC

The aim of this book is an applied and unified introduction into parametric, non- and semiparametric regression that closes the gap between theory and application. The most important models and methods in regression are presented on a solid formal basis, and their appropriate application is shown through many real data examples and case studies. Availability of (user-friendly) software has been a major criterion for the methods selected and presented. Thus, the book primarily targets an audience that includes students, teachers and practitioners in social, economic, and life sciences, as well as students and teachers in statistics programs, and mathematicians and computer scientists with interests in statistical modeling and data analysis. It is written on an intermediate mathematical level and assumes only knowledge of basic probability, calculus, and statistics. The most important definitions and statements are concisely summarized in boxes. Two appendices describe required matrix algebra, as well as elements of probability calculus and statistical inference.
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