Produktbild: Learning Regression Analysis by Simulation

Learning Regression Analysis by Simulation

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Beschreibung

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

22.10.2013

Abbildungen

XII, 88 illus., schwarz-weiss Illustrationen

Verlag

Springer Tokyo

Seitenzahl

300

Maße (L/B/H)

24.1/16/2.2 cm

Gewicht

578 g

Auflage

2014

Originaltitel

Simulation de rikai suru kaikibunseki

Sprache

Englisch

ISBN

978-4-431-54320-6

Beschreibung

Rezension

From the reviews:

“The book uses a slightly different approach to teach applied statistics. … The free software R has been used to make easy-to-use the statistical techniques considered in the book … . the book is dedicated to readers of introductory texts in statistics, mainly for practical purposes.” (Marina Gorunescu, zbMATH, Vol. 1281, 2014)

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Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

22.10.2013

Abbildungen

XII, 88 illus., schwarz-weiss Illustrationen

Verlag

Springer Tokyo

Seitenzahl

300

Maße (L/B/H)

24.1/16/2.2 cm

Gewicht

578 g

Auflage

2014

Originaltitel

Simulation de rikai suru kaikibunseki

Sprache

Englisch

ISBN

978-4-431-54320-6

Herstelleradresse

Springer-Verlag GmbH
Tiergartenstr. 17
69121 Heidelberg
DE

Email: ProductSafety@springernature.com

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  • Chapter 1 Linear algebra. Starting up and executing R. Vectors. Matrices. Addition of two matrices. Multiplying two matrices. Identity and inverse matrices. Simultaneous equations. Diagonalization of a symmetric matrix. Quadratic forms.– Chapter 2 Distributions and tests. Sampling and random variables. Probability distribution. Normal distribution and the central limit theorem. Interval estimation by t distribution. t-test. Intervalestimation of population variance and the χ 2 distribution. Fdistribution and F-test. Wilcoxon signed-rank sum test.– Chapter 3 Simple regression. Derivation of regression coefficients. Exchange between predictor variable and target variable. Regression to the mean. Confidence interval of regression coefficients in simple regression. t-Test in simple regression. F-teston simple regression. Selection between constant and nonconstant regression equations. Prediction error of simple regression. Weighted regression. Least squares method and prediction error.– Chapter 4 Multiple regression. Derivation of regression coefficients. Test on multiple regression. Prediction error on multiple regression. Notes on model selection using prediction error. Polynomial regression. Variance of regression coefficient and multicollinearity. Detection of multicollinearity using Variance Inflation Factors. Hessian matrix of log-likelihood.– Chapter 5 Akaike's Information Criterion (AIC) and the third variance. Cp and FPE. AIC of a multiple regression equation with independent and identical normal distribution. Derivation of AIC for multiple regression. AIC with unbiased estimator for error variance. Error variance by maximizing expectation of log-likelihood in light of the data in the future and the “third variance.” Relationship between AIC (or GCV) and F-test. AIC on Poisson regression.– Chapter 6 Linear mixed model. Random-effects model. Random intercept model. Random intercept and slope model. Generalized linear mixedmodel. Generalized additive mixed model.