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Multivariate Methods and Forecasting with IBM® SPSS® Statistics - Couverture souple

 
9783319859224: Multivariate Methods and Forecasting with IBM® SPSS® Statistics
  • ÉditeurSpringer
  • Date d'édition2018
  • ISBN 10 3319859226
  • ISBN 13 9783319859224
  • ReliureBroché
  • Langueanglais
  • Nombre de pages196

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9783319564807: Multivariate Methods and Forecasting With IBM SPSS Statistics

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ISBN 10 :  3319564803 ISBN 13 :  9783319564807
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Abdulkader Aljandali
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This is the second of a two-part guide to quantitative analysis using the IBM SPSS Statistics software package; this volume focuses on multivariate statistical methods and advanced forecasting techniques. More often than not, regression models involve more than one independent variable. For example, forecasting methods are commonly applied to aggregates such as inflation rates, unemployment, exchange rates, etc., that have complex relationships with determining variables. This book introduces multivariate regression models and provides examples to help understand theory underpinning the model. The book presents the fundamentals of multivariate regression and then moves on to examine several related techniques that have application in business-orientated fields such as logistic and multinomial regression. Forecasting tools such as the Box-Jenkins approach to time series modeling are introduced, as well as exponential smoothing and naïve techniques. This part also covers hot topics such as Factor Analysis, Discriminant Analysis and Multidimensional Scaling (MDS). 196 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783319859224

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Taschenbuch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This is the second of a two-part guide to quantitative analysis using the IBM SPSS Statistics software package; this volume focuses on multivariate statistical methods and advanced forecasting techniques. More often than not, regression models involve more than one independent variable. For example, forecasting methods are commonly applied to aggregates such as inflation rates, unemployment, exchange rates, etc., that have complex relationships with determining variables. This book introduces multivariate regression models and provides examples to help understand theory underpinning the model. The book presents the fundamentals of multivariate regression and then moves on to examine several related techniques that have application in business-orientated fields such as logistic and multinomial regression. Forecasting tools such as the Box-Jenkins approach to time series modeling are introduced, as well as exponential smoothing and naïve techniques. This part also covers hot topics suchas Factor Analysis, Discriminant Analysis and Multidimensional Scaling (MDS). N° de réf. du vendeur 9783319859224

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