A Primer on Linear Models (Hardcover)
Idioma: inglés
Editorial: Taylor & Francis Ltd, London, 2017
- Tapa dura
- Nuevo
Librería: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, Estados Unidos de AmericaGrand Eagle Retail
Vendedor de IberLibro desde 12 de octubre de 2005
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Hardcover. A Primer on Linear Models presents a unified, thorough, and rigorous development of the theory behind the statistical methodology of regression and analysis of variance (ANOVA). It seamlessly incorporates these concepts using non-full-rank design matrices and emphasizes the exact, finite sample theory supporting common statistical methods.With coverage steadily progressing in complexity, the text first provides examples of the general linear model, including multiple regression models, one-way ANOVA, mixed-effects models, and time series models. It then introduces the basic algebra and geometry of the linear least squares problem, before delving into estimability and the Gauss Markov model. After presenting the statistical tools of hypothesis tests and confidence intervals, the author analyzes mixed models, such as two-way mixed ANOVA, and the multivariate linear model. The appendices review linear algebra fundamentals and results as well as Lagrange multipliers. This book enables complete comprehension of the material by taking a general, unifying approach to the theory, fundamentals, and exact results of linear models. Employing non-full-rank design matrices throughout, this book enables understanding of basic linear models. This book introduces the basic algebra and geometry of the linear least squares problem, before delving into estimability and the Gauss-Markov model. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…
N° de ref. del artículo 9781138469532
- Título
- A Primer on Linear Models (Hardcover)
- Autor
- John F. Monahan
- Editorial
- Taylor & Francis Ltd, London
- Año de publicación
- 2017
- Estado
- new
- Encuadernación
- Hardcover
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 113846953X
- ISBN 13
- 9781138469532
A Primer on Linear Models presents a unified, thorough, and rigorous development of the theory behind the statistical methodology of regression and analysis of variance (ANOVA). It seamlessly incorporates these concepts using non-full-rank design matrices and emphasizes the exact, finite sample theory supporting common statistical methods.
With coverage steadily progressing in complexity, the text first provides examples of the general linear model, including multiple regression models, one-way ANOVA, mixed-effects models, and time series models. It then introduces the basic algebra and geometry of the linear least squares problem, before delving into estimability and the Gauss Markov model. After presenting the statistical tools of hypothesis tests and confidence intervals, the author analyzes mixed models, such as two-way mixed ANOVA, and the multivariate linear model. The appendices review linear algebra fundamentals and results as well as Lagrange multipliers.
This book enables complete comprehension of the material by taking a general, unifying approach to the theory, fundamentals, and exact results of linear models.
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