Rao / Toutenburg / Heumann | Linear Models and Generalizations | Buch | 978-3-642-09353-1 | www.sack.de

Buch, Englisch, 572 Seiten, Previously published in hardcover, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 885 g

Reihe: Springer Series in Statistics

Rao / Toutenburg / Heumann

Linear Models and Generalizations

Least Squares and Alternatives
Softcover Nachdruck of hardcover 3rd Auflage 2008
ISBN: 978-3-642-09353-1
Verlag: Springer

Least Squares and Alternatives

Buch, Englisch, 572 Seiten, Previously published in hardcover, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 885 g

Reihe: Springer Series in Statistics

ISBN: 978-3-642-09353-1
Verlag: Springer


Revised and updated with the latest results, this Third Edition explores the theory and applications of linear models. The authors present a unified theory of inference from linear models and its generalizations with minimal assumptions. They not only use least squares theory, but also alternative methods of estimation and testing based on convex loss functions and general estimating equations. Highlights of coverage include sensitivity analysis and model selection, an analysis of incomplete data, an analysis of categorical data based on a unified presentation of generalized linear models, and an extensive appendix on matrix theory.

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Zielgruppe


Research

Weitere Infos & Material


The Simple Linear Regression Model.- The Multiple Linear Regression Model and Its Extensions.- The Generalized Linear Regression Model.- Exact and Stochastic Linear Restrictions.- Prediction in the Generalized Regression Model.- Sensitivity Analysis.- Analysis of Incomplete Data Sets.- Robust Regression.- Models for Categorical Response Variables.



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