Schneller Überblick zu Regression von Ludwig Fahrmeir, Stefan Lang, Thomas Kneib mit den wichtigsten Buchangaben. Hilft dir schnell zu entscheiden, ob sich ein genauer Blick lohnt.
Regression: Inhalt, Einordnung und bibliografische Details
Regression ist ein Werk von Ludwig Fahrmeir, Stefan Lang, Thomas Kneib, das innerhalb der Kategorie Sachbuch eingeordnet wird und bereits durch seine klare thematische Ausrichtung überzeugt. Der Zusatz Modelle, Methoden und Anwendungen schärft das Profil von Regression und unterstützt die thematische Einordnung bereits auf den ersten Blick. Die vorhandene Beschreibung macht deutlich, worauf Regression den Fokus legt: The aim of this book is an applied and unified introduction into parametric, non- and semiparametric regression that closes the gap between theory and application. The most important models and methods in regression are presented on a solid formal basis, and their appropriate application is shown through many real data examples and case studies. Availability of (user-friendly) software has been a major criterion for the methods selected and presented. Thus, the book primarily targets an audience that includes students, teachers and practitioners in social, economic, and life sciences, as well as students and teachers in statistics programs, and mathematicians and computer scientists with interests in statistical modeling and data analysis. It is written on an intermediate mathematical level and assumes only knowledge of basic probability, calculus, and statistics. The most important definitions and statements are concisely summarized in boxes. Two appendices describe required matrix algebra, as well as elements of probability calculus and statistical inference
Was diese Ausgabe besonders interessant macht
Auch das Veröffentlichungsdatum 2009 macht Regression für zeitlich eingegrenzte Suchen besonders interessant. Regression spricht besonders Nutzer an, die sich für Bücher rund um Sachbuch interessieren. Regression liegt in Deutsch vor, was für die inhaltliche Nutzung ebenso wichtig ist wie für die bibliografische Suche. Gerade wer nach Werken von Ludwig Fahrmeir, Stefan Lang, Thomas Kneib sucht, sollte Regression näher betrachten.
Inhalte, Themen und Relevanz
Die Beschreibung zeigt, dass Regression klar dem Bereich Sachbuch zugeordnet werden kann: The aim of this book is an applied and unified introduction into parametric, non- and semiparametric regression that closes the gap between theory and application. The most important models and methods in regression are presented on a solid formal basis, and their appropriate application is shown through many real data examples and case studies. Availability of (user-friendly) software has been a major criterion for the methods selected and presented. Thus, the book primarily targets an audience that includes students, teachers and practitioners in social, economic, and life sciences, as well as students and teachers in statistics programs, and mathematicians and computer scientists with interests in statistical modeling and data analysis. It is written on an intermediate mathematical level and assumes only knowledge of basic probability, calculus, and statistics. The most important definitions and statements are concisely summarized in boxes. Two appendices describe required matrix algebra, as well as elements of probability calculus and statistical inference Ergänzend helfen die hinterlegten Schlagwörter dabei, Regression thematisch schneller einzuordnen: Statistics, Economics, Statistical methods, Statistical Theory and Methods, Mathematical statistics, Statistics for Business/Economics/Mathematical Finance/Insurance, Epidemiology, Econometrics, Bioinformatics, Regression analysis, Biometry
Edition und bibliografische Einordnung
Auch externe Referenzen sind vorhanden: Die Work-ID lautet OL19899305W, die zugehörigen Editions-IDs sind OL50577215M, OL51025115M.
Internationale Standardbuchnummer (ISBN-13): 9783642018374
Kurzbeschreibung: The aim of this book is an applied and unified introduction into parametric, non- and semiparametric regression that closes the gap between theory and application. The most important models and methods in regression are presented on a solid formal basis, and their appropriate application is shown through many real data examples and case studies. Availability of (user-friendly) software has been a major criterion for the methods selected and presented. Thus, the book primarily targets an audience that includes students, teachers and practitioners in social, economic, and life sciences, as well as students and teachers in statistics programs, and mathematicians and computer scientists with interests in statistical modeling and data analysis. It is written on an intermediate mathematical level and assumes only knowledge of basic probability, calculus, and statistics. The most important definitions and statements are concisely summarized in boxes. Two appendices describe required matrix algebra, as well as elements of probability calculus and statistical inference
Thematische Tags: Statistics, Economics, Statistical methods, Statistical Theory and Methods, Mathematical statistics, Statistics for Business/Economics/Mathematical Finance/Insurance, Epidemiology, Econometrics, Bioinformatics, Regression analysis, Biometry
Regression profitiert für die Auffindbarkeit besonders von der Verbindung zwischen Ludwig Fahrmeir, Stefan Lang, Thomas Kneib, Sachbuch und den Tags Statistics, Economics, Statistical methods, Statistical Theory and Methods, Mathematical statistics, Statistics for Business/Economics/Mathematical Finance/Insurance, Epidemiology, Econometrics, Bioinformatics, Regression analysis, Biometry, weil dadurch eine starke semantische Einordnung entsteht.
Wichtige Fragen zu Inhalt und Ausgabe
Wie lässt sich Regression thematisch einordnen?
Die Ausgabe wird dem Bereich Sachbuch zugeordnet und ist damit für thematisch fokussierte Recherchen gut geeignet.
Welche Sprache und Schlagwörter sind hinterlegt?
Verzeichnet sind die Sprache Deutsch sowie die Tags Statistics, Economics, Statistical methods, Statistical Theory and Methods, Mathematical statistics, Statistics for Business/Economics/Mathematical Finance/Insurance, Epidemiology, Econometrics, Bioinformatics, Regression analysis, Biometry, die die thematische Zuordnung erleichtern.
Was verrät der Untertitel über Regression?
Mit Modelle, Methoden und Anwendungen wird deutlich, in welche Richtung das Buch argumentiert oder welche Inhalte besonders hervorgehoben werden.
Welche Inhalte beschreibt die Kurzbeschreibung?
Die vorhandene Beschreibung lautet: The aim of this book is an applied and unified introduction into parametric, non- and semiparametric regression that closes the gap between theory and application. The most important models and methods in regression are presented on a solid formal basis, and their appropriate application is shown through many real data examples and case studies. Availability of (user-friendly) software has been a major criterion for the methods selected and presented. Thus, the book primarily targets an audience that includes students, teachers and practitioners in social, economic, and life sciences, as well as students and teachers in statistics programs, and mathematicians and computer scientists with interests in statistical modeling and data analysis. It is written on an intermediate mathematical level and assumes only knowledge of basic probability, calculus, and statistics. The most important definitions and statements are concisely summarized in boxes. Two appendices describe required matrix algebra, as well as elements of probability calculus and statistical inference
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