9780803924253 - stochastic parameter regression models: 51 (quantitative applications in the social sciences) de newbold, paul; bos, theodore (18 resultados)
Idioma: Inglés
Editorial: SAGE Publications, Inc 1985
Serie: Quantitative Applications in the Social Sciences, Libro 40 de 194. Libro 40 de 194 - Quantitative Applications in the Social Sciences
- Tapa blanda
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Idioma: Inglés
Editorial: Sage Publications, Inc 1985
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Editorial: SAGE Publications, Inc 1985
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Idioma: Inglés
Editorial: Sage Publications, Beverley Hills and London 1985
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- Tapa blanda
- Primera edición
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Idioma: Inglés
Editorial: Sage Publications, Incorporated 1985
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Idioma: Inglés
Editorial: SAGE Publications, Inc 1985
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Editorial: Sage Publications, Incorporated 1985
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Idioma: Inglés
Editorial: SAGE Publications, Inc 1985
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Idioma: Inglés
Editorial: Sage Publications 5/1/1985 1985
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Paperback or Softback. Condición: New. Stochastic Parameter Regression Models. Book.
Idioma: Inglés
Editorial: SAGE Publications, Inc 1985
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Idioma: Inglés
Editorial: Sage Publications, Inc 1985
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Idioma: Inglés
Editorial: SAGE Publications, Inc 1985
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Editorial: SAGE Publications, Inc 1985
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Editorial: SAGE PUBN 1985
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Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Über den AutorrnrnPaul Newbold was born in England in 1945. In 1966 he obtained a BSc in Economics at the London School of Economics, before continuing to study for a PhD in Statistics at the University of Wiscons…in. He worked under the sup.
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Editorial: Sage Publications 1985
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Taschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This excellent introduction to stochastic parameter regression models is more advanced and technically difficult than other papers in this series. These models allow relationships to vary through time, rather than requiring them to be fi…xed, without forcing the analyst to specify and analyze the causes of the time-varying relationships. This volume will be most useful to those with a good working knowledge of standard regression models and who wish to understand methods which deal with relationships that vary slowly over time, but for which the exact causes of variation cannot be identified.
