Titlebook: Regression; Modelle, Methoden un Ludwig Fahrmeir,Thomas Kneib,Stefan Lang Textbook 2009Latest edition Springer-Verlag Berlin Heidelberg 200

AMASS

書(shū)目名稱Regression影響因子(影響力)




書(shū)目名稱Regression影響因子(影響力)學(xué)科排名




書(shū)目名稱Regression網(wǎng)絡(luò)公開(kāi)度




書(shū)目名稱Regression網(wǎng)絡(luò)公開(kāi)度學(xué)科排名




書(shū)目名稱Regression被引頻次




書(shū)目名稱Regression被引頻次學(xué)科排名




書(shū)目名稱Regression年度引用




書(shū)目名稱Regression年度引用學(xué)科排名




書(shū)目名稱Regression讀者反饋




書(shū)目名稱Regression讀者反饋學(xué)科排名

GEN

osculate

,Einführung,Sir Francis Galton (1822–1911) war ein ?u?erst vielseitiger Forscher, der in zahlreichen Disziplinen bahnbrechende Arbeiten verfasste. Unter Statistikern ist er vor allem für die Entwicklung des nach ihm benannten Galtonbretts zur Veranschaulichung der Binomialverteilung bekannt.

arrhythmic

Kategoriale Regressionsmodelle,In vielen Anwendungen ist die Zielvariable nicht bin?r wie in Abschnitt 4.1, sondern mehrkategorial. Die Zielvariable kann dabei . sein, d.h. die Kategorien 1; … ; . sind ungeordnet, oder sie kann . sein, so dass die Kategorien der Gr??e nach geordnet werden k?nnen.

accomplishment

Ludwig Fahrmeir,Thomas Kneib,Stefan LangIntegrierte Darstellung von klassischen und modernen, semiparametrischen Regressionsmodellen.Ausführliche Anwendungsbeispiele und Fallstudien

太空

choroid

上流社會(huì)

Lineare Regressionsmodelle,ernt. Lineare Modelle spielen zweifellos eine Hauptrolle in der Statistik. Neben der direkten Anwendung in Regressionsfragestellungen dienen lineare Modelle auch als Grundlage für eine Vielzahl komplexerer Regressionsverfahren, etwa die generalisierten linearen Modelle in Kapitel 4 oder die semiparametrische Regression in den Kapiteln 7 und 8.

休戰(zhàn)

Nichtparametrische Regression,ass eine rein lineare Modellierung in vielen praktischen Anwendungen nicht ausreichend ist, haben wir bereits an zahlreichen Beispielen und Anwendungen gesehen. Grundlage waren hierfür einerseits inhaltliche überlegungen, zum anderen aber auch die Unsicherheit über die genaue Form des Einflusses der Kovariablen.

冷淡周邊