Applied Regression Analysis: A Research Tool - Couverture rigide
Livre 72 sur 103: Springer Texts in Statistics
Synopsis
Least squares methods is an essential statistical technique in many areas including the life sciences, environmental sciences, and agriculture. This book provides the background necssary to understand the important concepts of regression analysis without becoming excessively mathematical.
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Applied Regression Analysis: 2e
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Springer, 1998
ISBN 10 : 0387984542
ISBN 13 : 9780387984544
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Applied Regression Analysis: A Research Tool (Springer Texts in Statistics)
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Applied Regression Analysis: A Research Tool
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ISBN 10 : 0387984542
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Applied Regression Analysis : A Research Tool
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Applied Regression Analysis: A Research Tool (2nd Edn) (Springer Texts in Statistics)
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ISBN 10 : 0387984542
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Buch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Least squares estimation, when used appropriately, is a powerful research tool. A deeper understanding of the regression concepts is essential for achieving optimal benefits from a least squares analysis. This book builds on the fundamentals of statistical methods and provides appropriate concepts that will allow a scientist to use least squares as an effective research tool.Applied Regression Analysis is aimed at the scientist who wishes to gain a working knowledge of regression analysis. The basic purpose of this book is to develop an understanding of least squares and related statistical methods without becoming excessively mathematical. It is the outgrowth of more than 30 years of consulting experience with scientists and many years of teaching an applied regression course to graduate students. Applied Regression Analysis serves as an excellent text for a service course on regression for non-statisticians and as a reference for researchers. It also provides a bridge between a two-semester introduction to statistical methods and a thoeretical linear models course.Applied Regression Analysis emphasizes the concepts and the analysis of data sets. It provides a review of the key concepts in simple linear regression, matrix operations, and multiple regression. Methods and criteria for selecting regression variables and geometric interpretations are discussed. Polynomial, trigonometric, analysis of variance, nonlinear, time series, logistic, random effects, and mixed effects models are also discussed. Detailed case studies and exercises based on real data sets are used to reinforce the concepts. The data sets used in the book are available on the Internet. 682 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9780387984544
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