Regression : models, methods and applications / Ludwig Fahrmeir...[y otros].
Material type: TextLanguage: English Publisher: New York : Springer, 2013Description: xiv, 698 páginas : ilustraciones, gráficas ; 25 cmContent type: texto Media type: sin mediación Carrier type: volumenISBN: 9783642343322Subject(s): Análisis de regresión -- Métodos | Modelos matemáticos -- Enseñanza -- Resolución de problemas | Métodos estadísticos -- Enseñanza -- Resolución de problemas | Probabilidades -- Enseñanza -- Resolución de problemas | Formas diferenciales -- Análisis | MFC_Ciclo II | MFC_Ciclo II_Econometría financieraDDC classification: 519.536 /Item type | Current library | Collection | Call number | Copy number | Status | Date due | Barcode | Item holds |
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Biblioteca CESA
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General | 519.536 / R343r 2013 (Browse shelf(Opens below)) | Ej.1 | Available | 7101025988 |
Incluye bibliografía e índice.
1. Introduction ; 2. Regression models ; 3. The cassical linear model ; 4. Extensions of the classical linear model ; 5. Generalized linear models ; 6. Categorical regression models ; 7. Mixed models ; 8. Nonparametric regression ; 9. Structured additive regression ; 10. Quantile regression ; A. Matrix algebra ; B. Probability calculus and statistical inference.
El objetivo de este libro es una introducción aplicada y unificada a la regresión paramétrica, no semiparamétrica que cierra la brecha entre la teoría y la aplicación. Los modelos y métodos más importantes en regresión se presentan en una base formal sólida, y su aplicación apropiada se muestra a través de muchos ejemplos de datos reales y estudios de casos. La disponibilidad de software (amigable para el usuario) ha sido un criterio principal para los métodos seleccionados y presentados. Por lo tanto, el libro está dirigido principalmente a una audiencia que incluye estudiantes, docentes y profesionales en ciencias sociales, económicas y de la vida, así como a estudiantes y docentes en programas de estadística, y matemáticos e informáticos con intereses en el modelado estadístico y análisis de datos. Está escrito en un nivel matemático intermedio y solo asume conocimiento de probabilidad básica, cálculo, y estadísticas Las definiciones y declaraciones más importantes se resumen concisamente en recuadros.
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