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Dernière mise à jour : mai 08, 2024 12:50:17 HAEAfficher toutes les modificationsAfficher toutes les modifications

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ISBN: 9780495384960

Subject Area: Mathematics

Publication Name: Applied Regression Analysis and Other Multivariable Methods

Item Length: 9.3 in

Publisher: Brooks/Cole

Subject: Probability & Statistics / General, Probability & Statistics / Multivariate Analysis, Probability & Statistics / Regression Analysis

Publication Year: 2007

Type: Textbook

Format: Hardcover

Language: English

Item Height: 1.5 in

Author: Lawrence Kupper, Keith Muller, David Kleinbaum, Azhar Nizam

Item Width: 7.4 in

Item Weight: 53.7 Oz

Number of Pages: 928 Pages

À propos de ce produit

Product Information

This bestseller will help you learn regression-analysis methods that you can apply to real-life problems. It highlights the role of the computer in contemporary statistics with numerous printouts and exercises that you can solve using the computer. The authors continue to emphasize model development, the intuitive logic and assumptions that underlie the techniques covered, the purposes, advantages, and disadvantages of the techniques, and valid interpretations of those techniques.

Product Identifiers

Publisher

Brooks/Cole

ISBN-10

0495384968

ISBN-13

9780495384960

eBay Product ID (ePID)

57044825

Product Key Features

Author

Lawrence Kupper, Keith Muller, David Kleinbaum, Azhar Nizam

Publication Name

Applied Regression Analysis and Other Multivariable Methods

Format

Hardcover

Language

English

Subject

Probability & Statistics / General, Probability & Statistics / Multivariate Analysis, Probability & Statistics / Regression Analysis

Publication Year

2007

Type

Textbook

Subject Area

Mathematics

Number of Pages

928 Pages

Dimensions

Item Length

9.3 in

Item Height

1.5 in

Item Width

7.4 in

Item Weight

53.7 Oz

Additional Product Features

Edition Number

LeafCats

2228

Table of Content

1. CONCEPTS AND EXAMPLES OF RESEARCH. Concepts. Examples. Concluding Remarks. References.2. CLASSIFICATION OF VARIABLES AND THE CHOICE OF ANALYSIS.Classification of Variables. Overlapping of Classification Schemes. Choice of Analysis. References.3. BASIC STATISTICS: A REVIEW. Preview. Descriptive Statistics. Random Variables and Distributions. Sampling Distributions of t, fÓ2, and F. Statistical Inference: Estimation. Statistical Inference: Hypothesis Testing. Error Rate, Power, and Sample Size. Problems. References.4. INTRODUCTION TO REGRESSION ANALYSIS. Preview. Association versus Causality. Statistical versus Deterministic Models. Concluding Remarks. References.5. STRAIGHT-LINE REGRESSION ANALYSIS.Preview. Regression with a Single Independent Variable. Mathematical Properties of a Straight Line. Statistical Assumptions for a Straight-line Model. Determining the Best-fitting Straight Line. Measure of the Quality of the Straight-line Fit and Estimate fã2. Inferences About the Slope and Intercept. Interpretations of Tests for Slope and Intercept. Inferences About the Regression Line fÝY X = fÒ0 + fÒ1X . Prediction of a New Value of Y at X0. Problems. References.6. THE CORRELATION COEFFICIENT AND STRAIGHT-LINE REGRESSION ANALYSIS.Definition of r. r as a Measure of Association. The Bivariate Normal Distribution. r and the Strength of the Straight-line Relationship. What r Does Not Measure. Tests of Hypotheses and Confidence Intervals for the Correlation Coefficient. Testing for the Equality of Two Correlations. Problems. References.7. THE ANALYSIS-OF-VARIANCE TABLE.Preview. The ANOVA Table for Straight-line Regression. Problems.8. MULTIPLE REGRESSION ANALYSIS: GENERAL CONSIDERATIONS.Preview. Multiple Regression Models. Graphical Look at the Problem. Assumptions of Multiple Regression. Determining the Best Estimate of the Multiple Regression Equation. The ANOVA Table for Multiple Regression. Numerical Examples. Problems. References.9. TESTING HYPOTHESES IN MULTIPLE REGRESSION.Preview. Test for Significant Overall Regression. Partial F Test. Multiple Partial F Test. Strategies for Using Partial F Tests. Tests Involving the Intercept. Problems. References.10. CORRELATIONS: MULTIPLE, PARTIAL, AND MULTIPLE PARTIAL.Preview. Correlation Matrix. Multiple Correlation Coefficient. Relationship of RY X1, X2, ¡KXk to the Multivariate Normal Distribution. Partial Correlation Coefficient. Alternative Representation of the Regression Model. Multiple Partial Correlation. Concluding Remarks. Problems. References.11. CONFOUNDING AND INTERACTION IN REGRESSION.Preview. Overview. Interaction in Regression. Confounding in Regression. Summary and Conclusions. Problems. References.12. DUMMY VARIABLES IN REGRESSION.Preview. Definitions. Rule for Defining Dummy Variables. Comparing Two Straight-line Regression Equations: An Example. Questions for Comparing Two Straight Lines. Methods of Comparing Two Straight Lines. Method I: Using Separate Regression Fits to Compare Two Straight Lines. Method II: Using a Single Regression Equation to Compare Two Straight Lines. Comparison of Methods I and II. Testing Strategies and Interpretation: Comparing Two Straight Lines. Other Dummy Variable Models. Comparing Four Regression Equations. Comparing Several Regression Equations Involving Two Nominal Variables. Problems. References.13. ANALYSIS OF COVARIANCE AND OTHER METHODS FOR ADJUSTING CONTINUOUS DATA.Preview. Adjustment Problem. Analysis of Covariance. Assumption of Parallelism: A Potential Drawback. Analysis of Covariance: Several Groups and Several Covariates. Comments and Cautions. Summary Problems. Reference.14. REGRESSION DIAGNOSTICS. Preview. Simple Approaches to Diagnosing Problems in Data. Residual Analysis: Detecting Outliers and Violations of Model Assumptions. Strategies of Analysis. Collinearity. Scaling Problems. Diagnostics Example. An Important Caution. Problems. References.15. POLYNOMIAL REGRESSION. Preview. Polynomial

2008

Target Audience

College Audience

Dewey Decimal

519.5/3

Dewey Edition

Illustrated

Yes

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par mistto
janv. 25, 2009
Great buy
I purchased the paperback 'international edition' of this book, and as far as I can tell it is identical to the US version at a fraction of the price. As for the book itself, it is a very thorough review of regression concepts and does an excellent job of incorporating sample outputs from statistical software. Unlike most other statistics books, I found this book to be actually "applied" (as opposed to just filled with a bunch of proofs and derivations).I purchased the paperback 'international edition' of this book, and as far as I can tell it is identical to the US version at a fraction of the price. As for the book itself, it is a very thorough review of regression concepts and does an excellent job of incorporating sample outputs from statistical software. Unlike most other statistics books, I found this book to be actually "applied" (as opposed to just filled with a bunch of proofs and derivations).
par UQsYXR_CTWq@Deleted
oct. 03, 2011
Great learning if you can learn by reading. (good examples too)
I bought this product for my college class. Great book for learning. Good regressions examples along with SAS output. I have no experience with other regression books, so this is my only book.
par s6vJ8BwhQ0S@Deleted
févr. 02, 2009
Be ware its an international edition
I got an the international edition and I discovered latter that some of the exercises differ from the hardcover one (the original edition) and other sites offer it cheaper (about 64$)
par CLpDKJsOR92@Deleted
févr. 04, 2011
Very good!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!
Very good!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!