
Linear Regression Analysis
Résumé
Concise, mathematically clear, and comprehensive
treatment of the subject.
* Expanded coverage of diagnostics and methods of model
fitting.
* Requires no specialized knowledge beyond a good grasp of
matrix algebra and some acquaintance with straight-line
regression and simple analysis of variance models.
* More than 200 problems throughout the book plus outline
solutions for the exercises.
* This revision has been extensively class-tested.
- Vectors of Random Variables.
- Multivariate Normal Distribution.
- Linear Regression: Estimation and Distribution Theory.
- Hypothesis Testing.
- Confidence Intervals and Regions.
- Straight-Line Regression.
- Polynomial Regression.
- Analysis of Variance.
- Departures from Underlying Assumptions.
- Departures from Assumptions: Diagnosis and Remedies.
- Computational Algorithms for Fitting a Regression.
- Prediction and Model Selection.
- Appendix A. Some Matrix Algebra.
- Appendix B. Orthogonal Projections.
- Appendix C. Tables.
- Outline Solutions to Selected Exercises.
- References.
L'auteur - George A. Seber
George A.F. Seber is professor in the Department of
Statistics at The University of Auckland in New
Zealand.
L'auteur - Alan J. Lee
ALAN J. LEE, PhD, is the Chairman of the Department of Statistics at the University of Auckland.
Caractéristiques techniques
PAPIER | |
Éditeur(s) | Wiley |
Auteur(s) | George A. Seber, Alan J. Lee |
Parution | 04/03/2003 |
Édition | 2eme édition |
Nb. de pages | 558 |
Format | 16 x 24 |
Couverture | Relié |
Poids | 925g |
Intérieur | Noir et Blanc |
EAN13 | 9780471415404 |
ISBN13 | 978-0-471-41540-4 |
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