Cantitate/Preț
Produs

Regression

Autor N. H. Bingham, John M. Fry
en Limba Engleză Paperback – 29 sep 2010

Structura volumului Regression este riguros proiectată pentru a facilita tranziția de la teoria statistică introductivă către aplicațiile specializate ale modelelor liniare. Considerăm că forța acestui manual rezidă în metodologia sa progresivă: autorii N H Bingham și John M Fry încep prin consolidarea conceptelor de regresie liniară simplă și analiză de varianță (ANOVA), înainte de a extinde cadrul către regresia multiplă și analiza covarianței (ANCOVA). Această ierarhizare a conținutului reflectă fidel cerințele curriculare pentru studenții de la facultățile de matematică și statistică aflați în anii terminali de licență. Subliniem importanța modului în care Regression extinde cadrul teoretic propus de Understanding Regression Analysis prin introducerea de demonstrații matematice complete și riguroase, nu doar o prezentare a tehnicilor de calcul. În timp ce alte texte se concentrează pe utilizarea software-ului, această ediție publicată de SPRINGER LONDON pune accent pe fundamentele algebrice și probabilistice. Cuprinsul relevă o acoperire exhaustivă, culminând cu secțiuni dedicate modelelor liniare generalizate și proceselor spațiale, oferind cititorului instrumentele necesare pentru a modela variabile dependente ca o combinație liniară de predictori într-un spațiu multidimensional. Merită menționat că textul este conceput ca un companion tehnic, integrând numeroase exemple rezolvate pas cu pas. Această abordare didactică asigură o experiență de învățare echilibrată, unde rigoarea teoremelor este dublată de exerciții cu soluții complete, pregătind studentul pentru cercetare sau pentru cursuri postuniversitare de statistică avansată.

Citește tot Restrânge

Preț: 26166 lei

Puncte Express: 392

Carte tipărită la comandă

Livrare economică 13-27 iunie


Specificații

ISBN-13: 9781848829688
ISBN-10: 184882968X
Pagini: 300
Ilustrații: XIII, 284 p. 50 illus.
Dimensiuni: 159 x 234 x 18 mm
Greutate: 0.45 kg
Ediția:2010
Editura: Springer Nature B.V.
Locul publicării:London, United Kingdom

Public țintă

Lower undergraduate

De ce să citești această carte

Recomandăm Regression studenților care doresc să stăpânească fundamentele matematice ale modelelor liniare. Spre deosebire de manualele pur aplicative, acesta oferă rigoarea necesară pentru a înțelege „de ce” în spatele calculelor. Câștigați o perspectivă clară asupra ANOVA și ANCOVA, completată de soluții detaliate care transformă teoria în abilități practice de analiză a datelor complexe.


Descriere scurtă

Regression is the branch of Statistics in which a dependent variable of interest is modelled as a linear combination of one or more predictor variables, together with a random error. The subject is inherently two- or higher- dimensional, thus an understanding of Statistics in one dimension is essential.
Regression: Linear Models in Statistics fills the gap between introductory statistical theory and more specialist sources of information. In doing so, it provides the reader with a number of worked examples, and exercises with full solutions.
The book begins with simple linear regression (one predictor variable), and analysis of variance (ANOVA), and then further explores the area through inclusion of topics such as multiple linear regression (several predictor variables) and analysis of covariance (ANCOVA). The book concludes with special topics such as non-parametric regression and mixed models, time series, spatial processes and design of experiments.
Aimed at 2nd and 3rd year undergraduates studying Statistics, Regression: Linear Models in Statistics requires a basic knowledge of (one-dimensional) Statistics, as well as Probability and standard Linear Algebra. Possible companions include John Haigh’s Probability Models, and T. S. Blyth & E.F. Robertsons’ Basic Linear Algebra and Further Linear Algebra.

Cuprins

Linear Regression.- The Analysis of Variance (ANOVA).- Multiple Regression.- Further Multilinear Regression.- Adding additional covariates and the Analysis of Covariance.- Linear Hypotheses.- Model Checking and Transformation of Data.- Generalised Linear Models.- Other topics.

Recenzii

From the reviews:
“The present book is intended for a second undergraduate or beginning graduate course in statistics providing further study of this single topic. … Complete, mathematically rigorous proofs are routinely provided for theorems. The fully-worked examples and solutions to the exercises are detailed. … Linear Models in Statistics is highly suitable for a theoretical statistics course for advanced undergraduate math majors, beginning math graduate students or others interested in using the book for independent study.” (Susan D’Agostino, The Mathematical Association of America, December, 2010)
“Intended primarily for advanced undergraduate and beginning graduate students with knowledge of the basic concepts of statistics, probability, and linear algebra, this student-friendly book provides a lucid presentation of numerous regression analysis topics. … A salient feature is the numerous, carefully selected worked examples and complete solutions to all the problems in various chapters. Includes a useful index and bibliography. Summing Up: Recommended. Upper-division undergraduates, graduate students, and professionals.” (D. V. Chopra, Choice, Vol. 48 (8), April, 2011)
“This book describes the linear regression statistical models as a core of statistics, from simple linear regression (with one predictor variable) and analysis of variance (ANOVA) to more extended topics as multiple linear regression (with two or more predictor variables) and analysis of covariance (ANCOVA). … The contents of the book are addressed in most part to the undergraduates students (but with some chapters appropriate for master level) having a basic knowledge of linear algebra, probability and statistics.” (Nicoleta Breaz, Zentralblatt MATH, Vol. 1245, 2012)

Caracteristici

A self-contained, mathematical introduction to the development and theory of linear models aimed primarily at undergraduate students of mathematics. The clear and concise exposition is supported by a wealth of worked examples and exercises - with full solutions - making it ideal for self-study. A number of special topics, such as non-parametric regression and mixed models, time series, spatial processes and design of experiments are introduced providing avenues for further exploration. Includes supplementary material: sn.pub/extras