Regression: Modelle, Methoden und Anwendungen

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Springer-Verlag, 27.08.2009 - 502 Seiten

In dieser Einführung werden erstmals klassische Regressionsansätze und moderne nicht- und semiparametrische Methoden in einer integrierten, einheitlichen und anwendungsorientierten Form beschrieben. Die Darstellung wendet sich an Studierende der Statistik in Wahl- und Hauptfach sowie an empirisch-statistisch und interdisziplinär arbeitende Wissenschaftler und Praktiker, zum Beispiel in Wirtschafts- und Sozialwissenschaften, Bioinformatik, Biostatistik, Ökonometrie, Epidemiologie. Die praktische Anwendung der vorgestellten Konzepte und Methoden wird anhand ausführlich vorgestellter Fallstudien demonstriert, um dem Leser die Analyse eigener Fragestellungen zu ermöglichen.

 

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Inhalt

Inhaltsverzeichnis
1
Darauf aufbauend sind Erweiterungen für diskrete Zielvariablen dann in Kapitel
4
3
16
Regressionsmodelle
19
4
22
Lineare Regressionsmodelle
59
Vorwort zur 2 durchgesehenen Auflage
184
Generalisierte lineare Modelle
189
erreichbar
245
Gemischte Modelle
253
Nichtparametrische Regression
291
Strukturiertadditive Regression
399
A MatrixAlgebra 445
444
Wahrscheinlichkeitsrechnung und induktive Statistik
459
Literaturverzeichnis
491
Index
497

Kategoriale Regressionsmodelle
235

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