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9783642093531 - Linear Models and Generalizations: Least Squares and Alternatives (Springer Series in Statistics) de Rao, C. Radhakrishna; Toutenburg, Helge; Shalabh; Heumann, Chri... (17 resultados)
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Edición internacionalLinear Models and Generalizations: Least Squares and Alternatives (Springer Series in Statistics), 3rd edition
Libro 96 de 160: Springer Series in StatisticsLibrería: Sizzler Texts, SAN GABRIEL, CA, Estados Unidos de America
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Linear Models and Generalizations : Least Squares and Alternatives
Libro 96 de 160: Springer Series in StatisticsLibrería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Linear Models and Generalizations: Least Squares and Alternatives (Springer Series in Statistics)
Libro 96 de 160: Springer Series in StatisticsLibrería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de America
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Linear Models and Generalizations: Least Squares and Alternatives (Springer Series in Statistics)
Libro 96 de 160: Springer Series in StatisticsLibrería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
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Linear Models and Generalizations : Least Squares and Alternatives
Libro 96 de 160: Springer Series in StatisticsLibrería: Chiron Media, Wallingford, Reino Unido
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Linear Models and Generalizations
Libro 96 de 160: Springer Series in StatisticsLibrería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
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Linear Models and Generalizations | Least Squares and Alternatives
Libro 96 de 160: Springer Series in StatisticsLibrería: preigu, Osnabrück, Alemania
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Linear Models and Generalizations | Least Squares and Alternatives | C. Radhakrishna Rao (u. a.) | Taschenbuch | Springer Series in Statistics | xix | Englisch | 2010 | Springer | EAN 9783642093531 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Linear Models and Generalizations 3rd Edition: Least Squares and Alternatives
Libro 96 de 160: Springer Series in StatisticsIdioma: Inglés
Publicado por Springer Berlin Heidelberg, 2007
ISBN 10: 3642093531 ISBN 13: 9783642093531
Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
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Añadir al carritoPaperback. Condición: Brand New. 3rd, extended ed. edition. 570 pages. 9.00x6.00x1.34 inches. In Stock.
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Linear Models and Generalizations : Least Squares and Alternatives
Libro 96 de 160: Springer Series in StatisticsIdioma: Inglés
Publicado por Springer Berlin Heidelberg, 2010
ISBN 10: 3642093531 ISBN 13: 9783642093531
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Thebookisbasedonseveralyearsofexperienceofbothauthorsinteaching linear models at various levels. It gives an up-to-date account of the theory and applications of linear models. The book can be used as a text for courses in statistics at the graduate level and as an accompanying text for courses in other areas. Some of the highlights in this book are as follows. A relatively extensive chapter on matrix theory (Appendix A) provides the necessary tools for proving theorems discussed in the text and o ers a selectionofclassicalandmodernalgebraicresultsthatareusefulinresearch work in econometrics, engineering, and optimization theory. The matrix theory of the last ten years has produced a series of fundamental results aboutthe de niteness ofmatrices,especially forthe di erences ofmatrices, which enable superiority comparisons of two biased estimates to be made for the rst time. We have attempted to provide a uni ed theory of inference from linear models with minimal assumptions. Besides the usual least-squares theory, alternative methods of estimation and testing based on convex loss fu- tions and general estimating equations are discussed. Special emphasis is given to sensitivity analysis and model selection. A special chapter is devoted to the analysis of categorical data based on logit, loglinear, and logistic regression models. The material covered, theoretical discussion, and a variety of practical applications will be useful not only to students but also to researchers and consultants in statistics.
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Linear Models and Generalizations: Least Squares and Alternatives (Springer Series in Statistics)
Libro 96 de 160: Springer Series in StatisticsLibrería: Mispah books, Redhill, SURRE, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
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Linear Models and Generalizations : Least Squares and Alternatives
Libro 96 de 160: Springer Series in StatisticsLibrería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Linear Models and Generalizations (eng)
Libro 96 de 160: Springer Series in StatisticsLibrería: Brook Bookstore On Demand, Napoli, NA, Italia
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Linear Models and Generalizations
Libro 96 de 160: Springer Series in StatisticsIdioma: Inglés
Publicado por Springer Berlin Heidelberg Nov 2010, 2010
ISBN 10: 3642093531 ISBN 13: 9783642093531
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Revised and updated with the latest results, this Third Edition explores the theory and applications of linear models. The authors present a unified theory of inference from linear models and its generalizations with minimal assumptions. They not only use least squares theory, but also alternative methods of estimation and testing based on convex loss functions and general estimating equations. Highlights of coverage include sensitivity analysis and model selection, an analysis of incomplete data, an analysis of categorical data based on a unified presentation of generalized linear models, and an extensive appendix on matrix theory. 592 pp. Englisch.
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Linear Models and Generalizations
Libro 96 de 160: Springer Series in StatisticsIdioma: Inglés
Publicado por Springer Berlin Heidelberg, 2010
ISBN 10: 3642093531 ISBN 13: 9783642093531
Librería: moluna, Greven, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Añadir al carritoCondición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Essential text for graduate statistics courses and courses where linear models play a part Presents advanced research results and gives an overview of generalizations New edition has been extensivley revised and contains the latest results .
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Linear Models and Generalizations
Libro 96 de 160: Springer Series in StatisticsLibrería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
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Linear Models and Generalizations
Libro 96 de 160: Springer Series in StatisticsLibrería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
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Linear Models and Generalizations
Libro 96 de 160: Springer Series in StatisticsIdioma: Inglés
Publicado por Springer, Springer Vieweg Nov 2010, 2010
ISBN 10: 3642093531 ISBN 13: 9783642093531
Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemania
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Thebookisbasedonseveralyearsofexperienceofbothauthorsinteaching linear models at various levels. It gives an up-to-date account of the theory and applications of linear models. The book can be used as a text for courses in statistics at the graduate level and as an accompanying text for courses in other areas. Some of the highlights in this book are as follows. A relatively extensive chapter on matrix theory (Appendix A) provides the necessary tools for proving theorems discussed in the text and o ers a selectionofclassicalandmodernalgebraicresultsthatareusefulinresearch work in econometrics, engineering, and optimization theory. The matrix theory of the last ten years has produced a series of fundamental results aboutthe de niteness ofmatrices,especially forthe di erences ofmatrices, which enable superiority comparisons of two biased estimates to be made for the rst time. We have attempted to provide a uni ed theory of inference from linear models with minimal assumptions. Besides the usual least-squares theory, alternative methods of estimation and testing based on convex loss fu- tions and general estimating equations are discussed. Special emphasis is given to sensitivity analysis and model selection. A special chapter is devoted to the analysis of categorical data based on logit, loglinear, and logistic regression models. The material covered, theoretical discussion, and a variety of practical applications will be useful not only to students but also to researchers and consultants in statistics.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 592 pp. Englisch.
