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Linear Regression: An Introduction to Statistical Models - Couverture souple

 
9781526424174: Linear Regression: An Introduction to Statistical Models

Synopsis

In this engaging and well-illustrated volume of the SAGE Quantitative Research Kit, Peter Martin helps you make the crucial steps towards mastering multivariate analysis of social science data, introducing the fundamental linear and non-linear regression models used in quantitative research. The author covers both the theory and application of statistical models, with the help of illuminating graphs.

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À propos de l?auteur

Dr Peter Martin is Lecturer in Applied Statistics at University College London. He has taught statistics to students of sociology, psychology, epidemiology, and other disciplines since 2003. One of the joys of being a statistician is that it opens doors to research collaborations with many people in diverse fields. Dr Martin has been involved in investigations in life course research, survey methodology, and the analysis of racism. In recent years his research has focused on health inequalities, psychotherapy, and the evaluation of healthcare services. He has a particular interest in topics around mental health.

À propos de la quatrième de couverture

In this engaging and well-illustrated volume of the SAGE Quantitative Research Kit, Peter Martin helps you make the crucial steps towards mastering multivariate analysis of social science data, introducing the fundamental linear and non-linear regression models used in quantitative research. The author covers both the theory and application of statistical models, with the help of illuminating graphs.

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  • ÉditeurSAGE Publications Ltd
  • Date d'édition2022
  • ISBN 10 1526424177
  • ISBN 13 9781526424174
  • ReliureBroché
  • Langueanglais
  • Numéro d'édition1
  • Nombre de pages200
  • Coordonnées du fabricant{language_tag:fr_FR,value:"International Associates Auditing & Certification; EUAR@ie.ia-net.com"}

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Edité par SAGE Publications Ltd, 2022
ISBN 10 : 1526424177 ISBN 13 : 9781526424174
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