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3 resultado(s) búsqueda de la palabra clave 'Análisis de regresión'
Refinar búsquedaApplied Regression Analysis and Generalized Linear Models / John Fox / Los Angeles : SAGE (2016)
Título : Applied Regression Analysis and Generalized Linear Models Tipo de documento: Libro Autores: John Fox, Autor Mención de edición: 3rd.ed. Editorial: Los Angeles : SAGE Fecha de publicación: 2016 Número de páginas: xxiv, 791 p. Il.: il ISBN/ISSN/DL: 978-1-4522-0566-3 Idioma : Inglés Clasificación: [BFA] Ciencias Exactas y Aplicadas:Estadística Palabras clave: Análisis de regresión Modelos lineales Nota de contenido: Statistical Models and Social Science.
What Is Regression Analysis?
Examining Data.
Transforming Data.
Linear Least-Squares Regression.
Statistical Inference for Regression.
Dummy-Variable Regression.
Analysis of Variance.
Statistical Theory for Linear Models.
The Vector Geometry of Linear Models.
Unusual and Influential Data.
Diagnosing Non-Normality, Nonconstant Error Variance, and Nonlinearity.
Collinearity and Its Purported Remedies.
Logit and Probit Models for Categorical Response Variables.
Generalized Linear Models.
Time-Series Regression and Generalized Least Squares.
Nonlinear Regression.
Nonparametric Regression.
Robust Regression.
Missing Data in Regression Models.
Bootstrapping Regression Models.
Model Selection, Averaging, and Validation.
Linear Mixed-Effects Models for Hierarchical and Longitudinal Data.
Generalized Linear and Nonlinear Mixed-Effects Models.
Link: https://www.bfa.fcnym.unlp.edu.ar/id/47258 Ejemplares
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Título : Introducción al análisis de regresión lineal Tipo de documento: Libro Autores: Douglas C. Montgomery, Autor ; Elizabeth A. Peck, Autor ; G. Geoffrey Vining, Autor Mención de edición: 1a.ed Editorial: México : Compañía Editorial Continental Fecha de publicación: 2002 Número de páginas: xv, 588 p. Il.: gráf. ISBN/ISSN/DL: 978-970-24-0327-2 Idioma : Español Clasificación: [BFA] Ciencias Exactas y Aplicadas:Estadística Palabras clave: Análisis de regresión Nota de contenido: Introducción.
Regresión lineal simple.
Regresión lineal múltiple.
Comprobación de la adecuación del modelo.
Transformaciones y ponderación para corregir inadecuaciones del modelo.
Diagnóstico para balanceo e influencia.
Modelos polinomiales de regresión.
Variables indicadoras.
Selección de variable y formación del modelo.
Multicolinealidad.
Regresión robusta.
Introducción a la regresión no lineal.
Modelos lineales generalizados.
Otros temas acerca del uso del análisis de regresión.
Validación de los modelos de regresión.
Apéndice A. Tablas estadísticas.
Apéndice B. Conjuntos de datos para los ejercicios.
Apéndice C. Material suplementario.Link: https://www.bfa.fcnym.unlp.edu.ar/id/47260 Ejemplares
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Título : Applied Regression Analysis Tipo de documento: Libro Autores: Norman R. Draper, Autor ; Harry Smith, Autor Mención de edición: 3rd.ed. Editorial: New York : Wiley Fecha de publicación: 1998 Colección: Wiley Series in Probability and Statistics Número de páginas: xii, 736 p. Il.: il ISBN/ISSN/DL: 978-0-471-17082-2 Idioma : Inglés Clasificación: [BFA] Ciencias Exactas y Aplicadas:Estadística Palabras clave: Análisis de regresión Nota de contenido: Basic Prerequisite Knowledge.
Fitting a Straight Line by Least Squares.
Checking the Straight Line Fit.
Fitting Straight Lines: Special Topics.
Regression in Matrix Terms: Straight Line Case.
The General Regression Situation.
Extra Sums of Squares and Tests for Several Parameters Being Zero.
Serial Correlation in the Residuals and the Durbin-Watson Test.
More of Checking Fitted Models.
Multiple Regression: Special Topics.
Bias in Regression Estimates, and Expected Values of Mean Squares and Sums of Squares.
On Worthwhile Regressions, Big F's, and R¯2.
Models Containing Functions of the Predictors, Including Polynomial Models.
Transformation of the Response Variable.
"Dummy" Variables.
Selecting the "Best" Regression Equation.
III-Conditioning in Regression Data.
Ridge Regression.
Generalized Linear Models (GLIM).
Mixture Ingredients as Predictor Variables.
The Geometry of Least Squares.
More Geometry of Least Squares.
Orthogonal Polynomials and Summary Data.
Multiple Regression Applied to Analysis of Variance Problems.
An Introduction to Nonlinear Estimation.
Robust Regression.
Resampling Procedures (Bootstrapping).
Bibliography.
True/False Questions.
Answers to Exercises.
Tables.
Link: https://www.bfa.fcnym.unlp.edu.ar/id/47257 Ejemplares
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