Ludwig Fahrmeir, Thomas Kneib, Stefan Lang

Regression (eBook, PDF)

Modelle, Methoden und Anwendungen

• Format: PDF

Produktbeschreibung

Diese Einführung beschreibt erstmals klassische Regressionsansätze und moderne nicht- und semiparametrische Methoden in einer integrierten, einheitlichen und anwendungsorientierten Form. Die Darstellung wendet sich an Studierende der Statistik in Wahl- und Hauptfach sowie an empirisch-statistisch und interdisziplinär arbeitende Wissenschaftler und Praktiker, zum Beispiel in Wirtschafts- und Sozialwissenschaften, Bioinformatik, Biostatistik, Ökonometrie und Epidemiologie. Die praktische Anwendung der vorgestellten Konzepte und Methoden wird anhand ausführlich vorgestellter Fallstudien demonstriert, um Lesern die Analyse eigener Fragestellungen zu ermöglichen.

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Produktdetails

• Verlag: Springer Berlin Heidelberg
• Seitenzahl: 502
• Erscheinungstermin: 27. August 2009
• Deutsch
• ISBN-13: 9783642018374
• Artikelnr.: 37367168

Inhaltsangabe

Einführung.
- Regressionsmodelle.
- Lineare Regressionsmodelle.
- Generalisierte lineare Modelle.
- Kategoriale Regressionsmodelle.
- Gemischte Modelle.
- Nichtparametrische Regression.
- Matrix-Algebra.
- Wahrscheinlichkeitsrechnung und induktive Statistik.

Rezensionen

From the reviews:

"The purpose of the book is a consistent introduction to parametric, non- and semi-parametric regression. It is oriented to applications and it is written for a wide spectrum ... readers. ... The homepage to the book contains tips to suitable statistical software as well as most of the data sets used in the book." (R. Schlittgen, Zentrablatt MATH, Vol. 1153, 2009)