Прикладной регрессионный анализ. 3-е издание купить книгу в Киеве и Украине.
 044 
ПН-ПТ с 9:00 до 21:00; СБ-ВС с 10:00 до 21:00
(050) 344-47-84   (067) 505-87-26   (063) 956-49-57
       
товаров: 0
на сумму: 0 грн
купить: Книга Прикладной регрессионный анализ. 3-е издание

Прикладной регрессионный анализ. 3-е издание

Артикул: 116932
Авторы: Норман Дрейпер, Гарри Смит
Язык изданияросійська
Дата издания: 2016
Переплёт: Твердый
Количество страниц: 912
Формат: 170x240 мм
Вес (гр.): 450
ISBN: 978-5-8459-0963-
Ширина (мм.): 14
Высота (мм.): 4
Длина (мм.): 22
ПроизводительДиалектика
Штрихкод: 7700001169326
Цена bukva.ua
250.90 грн
Нет в наличии
Зарегистрируйтесь и получите накопительную скидку от 3% на все товары!

Описание

ЗНИЖКА ДО 70% НА ВСІ КНИГИ з 28.03 по 31.03.


Безкоштовна доставка по Києву та Україні.
Ціну на сайті вказано ВЖЕ зі знижкою..

Эта книга — полное классическое введение в фундаментальные основы множественного регрессионного анализа. В книге описываются методы подбора и исследования линейных и нелинейных регрессионных моделей различной степени сложности, а также рассматриваются практические аспекты их применения, в том числе с использованием специальных компьютерных программ. Помимо стандартного набора тем, составляющих ядро метода регрессионного анализа, в это издание включены отдельные главы, посвященные мультиколлинеарности, обобщенным линейным моделям, множественной регрессии, геометрическим свойствам регрессии, методу корреляционно-регрессионного анализа, робастной регрессии и процедурам тиражирования выборки (бутстрепа). Содержит множество примеров и упражнений (с полными или частичными решениями), а также вопросы для самоконтроля.

Книга "Прикладной регрессионный анализ" предназначена для аналитиков, экспериментаторов и студентов высших учебных заведений. Может служить основой курса по методу регрессионного анализа для работников промышленных предприятий и служащих государственных учреждений, сталкивающихся с необходимостью анализа статистических данных, а также прекрасным справочным пособием для специалистов по статистике и ученых различных профилей.

Содержание:

Предисловие к третьему изданию

Глава 1. Предварительные сведения
Приложение 2А. Данные о работе паровой котельни

Глава 2. Подбор прямой методом наименьших квадратов

Глава 3. Исследование уравнения регрессии (регресcионный анализ)
Приложение 3А. Нормальные графики
Приложение 3Б. Команды системы MINITAB

Глава 4. Подбор прямой: специальные темы

Глава 5. Регрессия в матричных терминах: случай прямой линии

Глава 6. Метод регрессионного анализа - случай общей регрессии
Приложение 6А. Полезные сведения о матрицах

Глава 7. Дополнительная сумма квадратов и критерии для нескольких параметров
Приложение 7А. Ортогональные столбцы в матрице X
Приложение 7Б. Последовательные суммы квадратов в случае двух предикторов

Глава 8. Сериальная корреляция остатков и критерий Дарбина-Уотсона

Глава 9. Подробнее о проверке подобранных моделей корреляционно регрессионного анализа

Глава 10. Множественная регрессия: дополнительные вопросы
Приложение 10А. Метод неопределенных множителей Лагранжа

Глава 11. Смещение регрессионных оценок, математическое ожидание средних квадратов и сумм квадратов

Глава 12. Полезность регрессионных уравнений, большие значения F и R
Приложение 12А. Насколько значимой должна быть регрессия?

Глава 13. Модели, содержащие различные функции предикторов. Полиномиальные модели

Глава 14. Преобразование переменной отклика

Глава 15. Фиктивные переменные

Глава 16. Выбор наилучшего регрессионного уравнения
Приложение 16А. Данные задачи Хальда,корреляционная матрица и все 15 возможных регрессий
(метод корреляционно регрессионного анализа)

Глава 17. Плохо обусловленные данные регрессии
Приложение 17А. Преобразование матрицы X с целью ортогонализации столбцов

Глава 18. Гребневая регрессия (метод регрессионного анализа)
Приложение 18А. Связь гребневых оценок с МНК-оценками
Приложение 18Б. Гребневая регрессия и среднеквадратичная ошибка
Приложение 18В. Каноническая форма гребневой регрессии

Глава 19. Обобщенные линейные модели (glim)

Глава 20. Ингредиенты смеси в качестве предикторов
Приложение 20А. Переход от q переменных смешивания к q - 1 рабочей переменной

Глава 21. Геометрия метода наименьших квадратов
Приложение 21А. Обобщенные обратные матрицы

Глава 22. Больше о геометрии метода наименьших квадратов номы и сводные данные

Глава 24. Приложение множественного регрессионного анализа к задаче анализа дисперсии

Глава 25. Введение в нелинейное оценивание

Глава 26. Робастная регрессия (регресcионный анализ)

Глава 27. Процедуры тиражирования выборки (бутстреп)
Приложение 27А. Пример программы для системы
MINITAB: бутстреп с использованием остатков
Приложение 27Б. Пример программы для системы
MINITAB: бутстреп с использованием пар


Дополнительные замечания
Литература
Множественная регрессия
Контрольные вопросы по методу регрессионного анализа
Ответы к упражнениям
Таблицы
Список сокращений
Предметно-именной указатель


Отзывы и обсуждение:
Прикладной регрессионный анализ. 3-е издание

Добавить комментарий