Introduction to Linear Regression Analysis
Lingua: inglese
Editore: John Wiley and Sons, 2001
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This is an ex-library book and may have the usual library/used-book markings inside.This book has hardback covers. In poor condition, suitable as a reading copy. No dust jacket. Please note the Image in this listing is a stock photo and may not match the covers of the actual item,1100grams, ISBN:9780471315650.
Codice articolo 8730510
- Titolo
- Introduction to Linear Regression Analysis
- Autore
- Montgomery, D. C. et al.
- Editore
- John Wiley and Sons
- Anno di pubblicazione
- 2001
- Condizione
- Poor
- Rilegatura
- Rilegato
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0471315656
- ISBN 13
- 9780471315650
- Peso dell'articolo
- 1100 grammi
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- Mathematics
As basic to statistics as the Pythagorean theorem is to geometry, regression analysis is a statistical technique for investigating and modeling the relationship between variables. With far-reaching applications in almost every field, regression analysis is used in engineering, the physical and chemical sciences, economics, management, life and biological sciences, and the social sciences.
Clearly balancing theory with applications, Introduction to Linear Regression Analysis describes conventional uses of the technique, as well as less common ones, placing linear regression in the practical context of today's mathematical and scientific research. Beginning with a general introduction to regression modeling, including typical applications, the book then outlines a host of technical tools that form the linear regression analytical arsenal, including: basic inference procedures and introductory aspects of model adequacy checking; how transformations and weighted least squares can be used to resolve problems of model inadequacy; how to deal with influential observations; and polynomial regression models and their variations. Succeeding chapters include detailed coverage of:
* Indicator variables, making the connection between regression and analysis-of-variance modelss
* Variable selection and model-building techniques
* The multicollinearity problem, including its sources, harmful effects, diagnostics, and remedial measures
* Robust regression techniques, including M-estimators, Least Median of Squares, and S-estimation
* Generalized linear models
The book also includes material on regression models with autocorrelated errors, bootstrapping regression estimates, classification and regression trees, and regression model validation. Topics not usually found in a linear regression textbook, such as nonlinear regression and generalized linear models, yet critical to engineering students and professionals, have also been included. The new critical role of the computer in regression analysis is reflected in the book's expanded discussion of regression diagnostics, where major analytical procedures now available in contemporary software packages, such as SAS, Minitab, and S-Plus, are detailed. The Appendix now includes ample background material on the theory of linear models underlying regression analysis. Data sets from the book, extensive problem solutions, and software hints are available on the ftp site. For other Wiley books by Doug Montgomery, visit our website at www.wiley.com/college/montgomery.
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Informazioni sull’autore
ELIZABETH A. PECK is Logistics Modeling Specialist at the Coca-Cola Company in Atlanta, Georgia.
G. GEOFFREY VINING is Professor and Head of the Department of Statistics, Virginia Tech.
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