
Einfache lineare Regression: Die Grundlage für komplexe Regressionsmodelle verstehen (essentials)
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Beschreibung
"Einfache lineare Regression: Die Grundlage für komplexe Regressionsmodelle verstehen" von Irasianty Frost ist ein kompaktes Fachbuch, das sich mit den Grundlagen der einfachen linearen Regression befasst. Das Buch gehört zur "essentials"-Reihe und richtet sich an Leser, die ein grundlegendes Verständnis für statistische Methoden entwickeln möchten. Der Inhalt konzentriert sich darauf, wie einfache lineare Regression als Basis für das Verständnis komplexerer Regressionsmodelle dient. Es behandelt die theoretischen Grundlagen sowie praktische Anwendungen und erklärt, wie man Daten analysiert und interpretiert. Durch anschauliche Beispiele wird gezeigt, wie die Methode in verschiedenen Bereichen eingesetzt werden kann, um Beziehungen zwischen Variablen zu modellieren. Das Buch ist ideal für Studierende der Statistik oder verwandter Disziplinen sowie für Praktiker, die ihre analytischen Fähigkeiten vertiefen möchten. Es bietet eine klare und verständliche Einführung in das Thema und legt den Grundstein für weiterführende Studien im Bereich der Regressionsanalyse.
Produktdetails

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Über den Autor
- hardcover
- 688 Seiten
- Erschienen 2008
- Wiley-Interscience
- paperback
- 368 Seiten
- Erschienen 2016
- Que
- hardcover
- 341 Seiten
- Erschienen 1900
- De Gruyter
- Kartoniert
- 484 Seiten
- Erschienen 2014
- De Gruyter Oldenbourg
- Hardcover
- 308 Seiten
- Erschienen 1994
- Springer
- Taschenbuch
- 548 Seiten
- Erschienen 2020
- Vieweg+Teubner Verlag
- Hardcover
- 344 Seiten
- Erschienen 1970
- De Gruyter
- Kartoniert
- 432 Seiten
- Erschienen 2020
- Springer Spektrum
- Kartoniert
- 280 Seiten
- Erschienen 2019
- Springer Spektrum
- hardcover
- 300 Seiten
- Erschienen 2006
- CRC Press Inc
- paperback
- 415 Seiten
- Erschienen 1998
- De Gruyter