Applied Regression Analysis and Experimental Design
Lingua: inglese
Editore: CRC Press, 2019
Serie: Libro 65 di 88 - Statistics: A Series of Textbooks and Monographs
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Designed to make theory work for students, this clearly written, easy-to-understand work serves as the ideal texts for courses Regression, Experimental Design, and Linear Models in a broad range of disciplines. Moreover, applied statisticians will find the book a useful reference for the general application of the linear model.
Codice articolo 9780367403416
- Titolo
- Applied Regression Analysis and Experimental Design
- Autore
- Richard J. Brook
- Editore
- CRC Press
- Anno di pubblicazione
- 2019
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0367403412
- ISBN 13
- 9780367403416
- Peso dell'articolo
- 371 grammi
- Dimensioni
- 229x152x14 mm
- Serie
- Libro 65 di 88: Statistics: A Series of Textbooks and Monographs
For a solid foundation of important statistical methods, the concise, single-source text unites linear regression with analysis of experiments and provides students with the practical understanding needed to apply theory in real data analysis problems.
Stressing principles while keeping computational and theoretical details at a manageable level, Applied Regression Analysis and Experimental Design features an emphasis on vector geometry and least squares to unify and provide an intuitive basis for most topics covered… abundant examples and exercises using real-life data sets clearly illustrating practical of data analysis…essential exposure to MINITAB and GENSTAT computer packages , including computer printouts…and important background material such as vector and matrix properties and the distributional properties of quadratic forms.
Designed to make theory work for students, this clearly written, easy-to-understand work serves as the ideal texts for courses Regression, Experimental Design, and Linear Models in a broad range of disciplines. Moreover, applied statisticians will find the book a useful reference for the general application of the linear model.
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