Regression : models, methods and applications / Ludwig Fahrmeir...[y otros].

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.