Origin: Spain
(Import costs included in the price)
It will be shipped from our warehouse between Thursday, June 06 and Monday, June 17.
You will receive it anywhere in United Kingdom between 1 and 3 business days after shipment.
Modelo Lineal Generalizado (in Spanish)
J. M. Losilla; J. B. Navarro; A. Palmer; M. F. Rodrigo; M. Ato
Synopsis "Modelo Lineal Generalizado (in Spanish)"
Eine der wichtigsten Beiträge zur Statistik in den letzten Jahrzehnten des 21. Jahrhunderts war zweifelsohne die Einführung des Konzepts des Allgemeinen Linearen Modells (ALM) durch J. Nelder und R. W. Wedderburn im Jahre 1972. Das ALM begründet die natürliche Verallgemeinerung der klassischen linearen Modelle und beinhaltet als Sonderfälle die lineare Regression, die Varianzanalyse, die Kovarianzanalyse, die Poissonsche Regression, die logistische Regression, die Logit-Regression, die loglinearen Modelle, die multinomialen Modelle, sowie bestimmte Modelle der Überlebens- und Zeitserienanalyse.nDer Inhalt dieses Buches gründet auf zwei großen, eng miteinander in Beziehung stehenden Pfeilern: die "statistische Modellierung" als allgemeiner Vorgang und das Allgemeine Lineare Modell (ALM) als konzeptueller Rahmen für ein schlussfolgerndes Studium der Relation zwischen einer Reihe von Variablen. nAuf der anderen Seite muss der vorliegende Band als natürliche Fortsetzung des mit dem Buch Del Contraste de Hipótesis al Moldeado Estadístico (Losilla, J. M., Navarro, J. B., Palmer, A., Rodrigo, M. F. und Lligo, M., 2005) initiierten Projekts verstanden werden, in dem eine Annäherung an die statistische Modellierung vom linearen Regressionsmodell aus präsentiert wird, wobei die klassischen Proben des bivarianten Hypothesenkontrasts subsumiert werden. Im Laufe der Kapitel dieses "zweiten" Bandes wird der Anwendungsbereich der statistischen Modellierung auf die wichtigsten Modelle ausgebreitet, die, zusammen mit dem linearen Regressionsmodel und mit diesem eine gleiche Struktur, bestimmte Eigenschaften und eine gemeinsame Methode der Einschätzung teilend, das ALM bilden.n
