Regression
Modelle, Methoden und Anwendungen
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Beschreibung
Diese Einführung beschreibt erstmals klassische Regressionsansätze und moderne nicht- und semiparametrische Methoden in einer integrierten, einheitlichen und anwendungsorientierten Form. Die Darstellung wendet sich an Studierende der Statistik in Wahl- und Hauptfach sowie an empirisch-statistisch und interdisziplinär arbeitende Wissenschaftler und Praktiker, zum Beispiel in Wirtschafts- und Sozialwissenschaften, Bioinformatik, Biostatistik, Ökonometrie und Epidemiologie. Die praktische Anwendung der vorgestellten Konzepte und Methoden wird anhand ausführlich vorgestellter Fallstudien demonstriert, um Lesern die Analyse eigener Fragestellungen zu ermöglichen.
Integrierte Darstellung von klassischen und modernen, semiparametrischen Regressionsmodellen Ausführliche Anwendungsbeispiele und Fallstudien Includes supplementary material: sn.pub/extras
Autor*in
Ludwig Fahrmeir
Themen in »Regression«
Regression Regressionsansätze Regressionsmodell Statistik Wahrscheinlichkeit Wahrscheinlichkeitsrechnung induktive Statistik Ökonometrie