Methods of Statistical Model Estimation
Langue : anglais
Edité par Taylor & Francis Group, 2013
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- Neuf

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pp. 255.
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- Titre
- Methods of Statistical Model Estimation
- Auteur
- Robinson Andrew P. Hilbe Joseph M. Hilbe Joseph Robinson Andrew
- Éditeur
- Taylor & Francis Group
- Année de publication
- 2013
- État de l'article
- New
- Reliure
- Couverture rigide
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1439858020
- ISBN à 13 chiffres
- 9781439858028
Methods of Statistical Model Estimation examines the most important and popular methods used to estimate parameters for statistical models and provide informative model summary statistics. Designed for R users, the book is also ideal for anyone wanting to better understand the algorithms used for statistical model fitting.
The text presents algorithms for the estimation of a variety of regression procedures using maximum likelihood estimation, iteratively reweighted least squares regression, the EM algorithm, and MCMC sampling. Fully developed, working R code is constructed for each method. The book starts with OLS regression and generalized linear models, building to two-parameter maximum likelihood models for both pooled and panel models. It then covers a random effects model estimated using the EM algorithm and concludes with a Bayesian Poisson model using Metropolis-Hastings sampling.
The book's coverage is innovative in several ways. First, the authors use executable computer code to present and connect the theoretical content. Therefore, code is written for clarity of exposition rather than stability or speed of execution. Second, the book focuses on the performance of statistical estimation and downplays algebraic niceties. In both senses, this book is written for people who wish to fit statistical models and understand them.
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
À propos de l’auteur
Joseph M. Hilbe is a Solar System Ambassador with NASA's Jet Propulsion Laboratory at the California Institute of Technology, an adjunct professor of statistics at Arizona State University, and an Emeritus Professor at the University of Hawaii. An elected fellow of the American Statistical Association and elected member (fellow) of the International Statistical Institute, Professor Hilbe is president of the International Astrostatistics Association, editor-in-chief of two book series, and currently on the editorial boards of six journals in statistics and mathematics. He has authored twelve statistics texts, including Logistic Regression Models, two editions of the bestseller Negative Binomial Regression, and two editions of Generalized Estimating Equations (with J. Hardin).
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