Regressionsanalysen mit R /

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Das Buch vereinigt die zahlreichen Ansätze zur Erklärung einer Menge von Variablen mittels einer anderen Variablenmenge. Die Ansätze werden in ihren Grundstrukturen dargestellt. Verweise auf vertiefende Spezialliteratur ergänzen die dargestellten Grundlagen. Die zahlreichen Beispiele werden mit...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Clasificación:Libro Electrónico
Autor principal: Schlittgen, Rainer (Autor)
Otros Autores: Giesen, Stefan (Editor )
Formato: Electrónico eBook
Idioma:Alemán
Publicado: Munich, Germany : Oldenbourg Wissenschaftsverlag, 2013.
Colección:Lehr- und Handbücher der Statistik.
Temas:
Regression analysis.
Analyse de régression.
MATHEMATICS > Applied.
MATHEMATICS > Probability & Statistics > General.
Regression analysis
Acceso en línea:Texto completo

MARC

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245 1 0 |a Regressionsanalysen mit R /  |c von Prof. Dr. Rainer Schlittgen ; lektorat, Dr. Stefan Giesen. 
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504 |a Includes bibliographical references at the end of each chapters and index. 
588 0 |a Online resource; title from PDF title page (ebrary, viewed June 4, 2014). 
520 |a Das Buch vereinigt die zahlreichen Ansätze zur Erklärung einer Menge von Variablen mittels einer anderen Variablenmenge. Die Ansätze werden in ihren Grundstrukturen dargestellt. Verweise auf vertiefende Spezialliteratur ergänzen die dargestellten Grundlagen. Die zahlreichen Beispiele werden mit der freien statistischen Programmierumgebung R durchgerechnet; dazu wird der R-Code angegeben. Die überwältigende Anzahl von Funktionen in R erlaubt es, die Vielfalt der hier besprochenen Methoden mit R allein und ohne Programmierung umzusetzen. So sind nicht zu komplexe Auswertungen auf der Basis diese. 
505 0 0 |t Front Matter --  |t Teil I: Lineare Regression --  |t 1 Einfache lineare Regression --  |t 2 Multiple lineare Regression --  |t 3 Robuste Regression --  |t 4 Lineare Regression mit vielen Regressoren --  |t Teil II: Nichtlineare, nicht- und semiparametrische Regression --  |t 5 Nichtlineare Regression --  |t 6 Nichtparametrische Regression --  |t 7 Semiparametrische Regression --  |t 8 Quantilsregression --  |t Teil III: Kategoriale Zielvariablen --  |t 9 Logistische Regression --  |t 10 Generalisierte lineare Modelle --  |t Teil IV: Regressionsmodelle für zensierte Daten --  |t 11 Grundlagen der Analyse zensierter Daten --  |t 12 Accelerated Failure Time- und Tobit-Modelle --  |t 13 Das Proportional-Hazards-Modell --  |t Teil V: Zeitreihenmit Regressoren --  |t 14 Grundlagen der Zeitreihenanalyse --  |t 15 Regressionsmodelle für Zeitreihen --  |t Back Matter 
546 |a German. 
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