Linear models and regression with R: an integrated approach

Debasis Sengupta (Indian Statistical Institute, India), Sreenivasa Rao Jammalamadaka (Univesity of California, Santa Barbara, USA)

Singapore: World Scientific, [2020]

Monographie, Gedruckte Ressource - xxi, 750 Seiten

Regression and the normal distribution -- Estimation in the linear model -- Further inference in the linear model -- Model building and diagnostics in regression -- Analysis of variance -- General linear model -- Misspecified or unknown dispersion -- Updates in the general linear model -- Multivariate linear model -- Linear inference : other perspectives.

"Complete coverage of topics for a course on regression including data sets and implementation in R. Special topics covered include collinearity, misspecified models, Kalman filter, multivariate response, foundations of linear inference Comprehensive theory with latest literature and references and thorough treatment of the singular linear model"--

Titel:	Linear models and regression with R: an integrated approach
Werktitel:	Linear models
Verantwortlichkeitsangabe:	Debasis Sengupta (Indian Statistical Institute, India), Sreenivasa Rao Jammalamadaka (Univesity of California, Santa Barbara, USA)
Autor/in / Beteiligte Person:	Sengupta, Debasis ; Jammalamadaka, Sreenivasa Rao (1944-)
Verwandtes Werk:	Series on multivariate analysis — Weitere Bände
Veröffentlichung:	Singapore: World Scientific, [2020]
Medientyp:	Monographie
Datenträgertyp:	Gedruckte Ressource
Umfang:	xxi, 750 Seiten
ISBN:	9789811200403 hardcover
ISSN:	1793-1169
Schlagwort:	Linear models (Statistics) Regression analysis Linear models (Statistics) / Data processing R (Computer program language) Regressionsanalyse Lineares Modell R (Programm)
Sonstiges:	Gesamttitelangabe: Series on multivariate analysis ; vol. 11 "This book is an expanded, updated, and reorganized version of 'Linear Models: An Integrated Approach', published sixteen years ago.". - Includes bibliographical references and indexes Lokale Notationen: SUE Fächer: Naturwissenschaften hbz Verbund-ID: HT020256004

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