Cross Section and Experimental
Langue : anglais
Edité par John Wiley & Sons Mär 2011, 2011
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- Neuf
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Neuware - A practical guide to selecting and applying the most appropriate model for analysis of cross section data using EViews.'This book is a reflection of the vast experience and knowledge of the author. It is a useful reference for students and practitioners dealing with cross sectional data analysis . The strength of the book lies in its wealth of material and well structured guidelines .' Prof. Yohanes Eko Riyanto, Nanyang Technological University, Singapore'This is superb and brilliant. Prof. Agung has skilfully transformed his best experiences into new knowledge . creating a new way of understanding data analysis.' Dr. I Putu Gede Ary Suta, The Ary Suta Center, JakartaBasic theoretical concepts of statistics as well as sampling methods are often misinterpreted by students and less experienced researchers. This book addresses this issue by providing a hands-on practical guide to conducting data analysis using EViews combined with a variety of illustrative models (and their extensions). Models having numerically dependent variables based on a cross-section data set (such as univariate, multivariate and nonlinear models as well as non-parametric regressions) are concentrated on. It is shown that a wide variety of hypotheses can easily be tested using EViews.Cross Section and Experimental Data Analysis Using EViews:\* Provides step-by-step directions on how to apply EViews to cross section data analysis - from multivariate analysis and nonlinear models to non-parametric regression\* Presents a method to test for all possible hypotheses based on each model\* Proposes a new method for data analysis based on a multifactorial design model\* Demonstrates that statistical summaries in the form of tabulations are invaluable inputs for strategic decision making\* Contains 200 examples with special notes and comments based on the author's own empirical findings as well as over 400 illustrative outputs of regressions from EViews\* Techniques are illustrated through practical examples from real situations\* Comes with supplementary material, including work-files containing selected equation and system specifications that have been applied in the bookThis user-friendly introduction to EViews is ideal for Advanced undergraduate and graduate students taking finance, econometrics, population, or public policy courses, as well as applied policy researchers.…
N° de réf. du vendeur 9780470828427
- Titre
- Cross Section and Experimental
- Auteur
- Agung
- Éditeur
- John Wiley & Sons Mär 2011
- Année de publication
- 2011
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Buch
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 0470828420
- ISBN à 13 chiffres
- 9780470828427
- Poids de l'article
- 1 179 grammes
- Dimensions
- 250x175x36 mm
"This book is a reflection of the vast experience and knowledge of the author. It is a useful reference for students and practitioners dealing with cross sectional data analysis ... The strength of the book lies in its wealth of material and well structured guidelines ..." Prof. Yohanes Eko Riyanto, Nanyang Technological University, Singapore
"This is superb and brilliant. Prof. Agung has skilfully transformed his best experiences into new knowledge ... creating a new way of understanding data analysis." Dr. I Putu Gede Ary Suta, The Ary Suta Center, Jakarta
Basic theoretical concepts of statistics as well as sampling methods are often misinterpreted by students and less experienced researchers. This book addresses this issue by providing a hands-on practical guide to conducting data analysis using EViews combined with a variety of illustrative models (and their extensions). Models having numerically dependent variables based on a cross-section data set (such as univariate, multivariate and nonlinear models as well as non-parametric regressions) are concentrated on. It is shown that a wide variety of hypotheses can easily be tested using EViews.
Cross Section and Experimental Data Analysis Using EViews
- Provides step-by-step directions on how to apply EViews to cross section data analysis - from multivariate analysis and nonlinear models to non-parametric regression
- Presents a method to test for all possible hypotheses based on each model
- Proposes a new method for data analysis based on a multifactorial design model
- Demonstrates that statistical summaries in the form of tabulations are invaluable inputs for strategic decision making
- Contains 200 examples with special notes and comments based on the author's own empirical findings as well as over 400 illustrative outputs of regressions from EViews
- Techniques are illustrated through practical examples from real situations
- Comes with supplementary material, including work-files containing selected equation and system specifications that have been applied in the book
This user-friendly introduction to EViews is ideal for Advanced undergraduate and graduate students taking finance, econometrics, population, or public policy courses, as well as applied policy researchers.
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
À propos de l’auteur
I Gusti Ngurah Agung is a Lecturer and Academic Advisor at the Graduate School of Management, Faculty of Economics at the University of Indonesia. He has been teaching mathematical statistics and applied statistics since 1960 at the Makassar Public University as well as Hassanudin University, Makassar, since 1987 at the Faculty of Economics, University of Indonesia, and since 2006 at the Graduate School of Planning, Strategy and Public Policy, University of Indonesia. Areas of interest include population studies, education, public health, economics, management and finance. Agung has authored one applied statistics textbook in English and more than 10 pocket books in Indonesian. He holds a BSc in Mathematical Education from Hassanudin University, a Masters in Mathematics from the New Mexico State University and a second Masters in mathematical statistics as well as a PhD in biostatistics from the University of North Carolina at Chapel Hill.
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