9781107023987 - regression and other stories (analytical methods for social research) de vehtari, aki; gelman, andrew; hill, jennifer (22 resultados)
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Editorial: Cambridge University Press 1920
Serie: Analytical Methods for Social Research, Libro 13 de 15. Libro 13 de 15 - Analytical Methods for Social Research
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Idioma: Inglés
Editorial: Cambridge University Press 2020
Serie: Analytical Methods for Social Research, Libro 13 de 15. Libro 13 de 15 - Analytical Methods for Social Research
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Idioma: Inglés
Editorial: Cambridge University Press 2020
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Editorial: Cambridge University Press 2020
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Editorial: Cambridge University Press 2020
Serie: Analytical Methods for Social Research, Libro 13 de 15. Libro 13 de 15 - Analytical Methods for Social Research
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Editorial: Cambridge University Press 2020
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Editorial: Cambridge University Press 2020
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Editorial: Cambridge University Press 2020
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Editorial: Cambridge University Press 2020
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Editorial: Cambridge University Press 2020
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Editorial: Cambridge University Press 2020
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Editorial: Cambridge University Press 2020
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Editorial: Cambridge University Press 2020
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Editorial: Cambridge Univ Pr 2020
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Editorial: Cambridge University Press 2020
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Editorial: Cambridge University Press, Cambridge 2020
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Hardcover. Condición: new. Hardcover. Most textbooks on regression focus on theory and the simplest of examples. Real statistical problems, however, are complex and subtle. This is not a book about the theory of regression. It is about using regression to solve real problems of comparison, estimation, prediction, and causal infe…rence. Unlike other books, it focuses on practical issues such as sample size and missing data and a wide range of goals and techniques. It jumps right in to methods and computer code you can use immediately. Real examples, real stories from the authors' experience demonstrate what regression can do and its limitations, with practical advice for understanding assumptions and implementing methods for experiments and observational studies. They make a smooth transition to logistic regression and GLM. The emphasis is on computation in R and Stan rather than derivations, with code available online. Graphics and presentation aid understanding of the models and model fitting. Real statistical problems are complex and subtle. This text is about using regression to solve real problems of comparison, estimation, prediction, and causal inference, based on real stories from the authors' experience. It offers practical advice for understanding assumptions and implementing methods through graphics and computing in R and Stan. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
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Editorial: Cambridge Univ Pr 2020
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Editorial: Cambridge University Press 2020
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Editorial: Cambridge University Press, Cambridge 2020
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Editorial: Cambridge University Press 2020
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Editorial: CAMBRIDGE 2020
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