Introducción al análisis de regresión lineal / Douglas C. Montgomery, Elizabeth C. Peck, G. Geoffrey Vining

Por: Montgomery, Douglas CColaborador(es): Peck, Elizabeth A [coautor] | Vining, G. Geoffrey [coautor]Tipo de material: TextoTextoDetalles de publicación: México : Compañía Editorial Continental, 2002 2004 reimpEdición: reimp.Descripción: XV, 588 p. : gráf. ; 25 cmISBN: 970-24-0327-8Tema(s): Análisis de regresión | Estadística matemáticaResumen: Esta obra presenta una excelente introducción al análisis de regresión, la técnica estadística más útil para investigar y modelar la relación entre las variables. Este libro ofrece aplicaciones en varios campos como ingeniería, ciencias físicas y químicas, economía, administración, así como en ciencias sociales y biológicas. Gracias a su enfoque didáctico, se presenta un claro equilibrio entre la teoría y las aplicaciones de la regresión lineal. A lo largo del texto, se describen los usos más convencionales de la técnica, así como los menos comunes. También se incluyen modelos de regresión con errores autocorrelacionados, estimados de regresión de secuencia de llamada, árboles de clasificación y regresión, así como validación del modelo de regresión.Resumen: INDICE: Introducción. 2 Regresión lineal simple. 3 Regresión lineal múltiple. 4 Comprobación de la adecuación del modelo. 5 Transformaciones y ponderación para corregir inadecuaciones del modelo. 6 Diagnostico para balanceo. 7 Modelos Polinomiales de regresión. 8 Variables indicadoras. 9 Selección de variable y formación de modelo. 10 Multicolinealidad. 11 Regresión robusta. 12 Introducción a la regresión no lineal. 13 Modelos lineales generalizados. 14 Otros temas de uso del análisis de regresión. 15 Validación de los modelos de regresión. Apéndice.
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Esta obra presenta una excelente introducción al análisis de regresión, la técnica estadística más útil para investigar y modelar la relación entre las variables. Este libro ofrece aplicaciones en varios campos como ingeniería, ciencias físicas y químicas, economía, administración, así como en ciencias sociales y biológicas. Gracias a su enfoque didáctico, se presenta un claro equilibrio entre la teoría y las aplicaciones de la regresión lineal. A lo largo del texto, se describen los usos más convencionales de la técnica, así como los menos comunes. También se incluyen modelos de regresión con errores autocorrelacionados, estimados de regresión de secuencia de llamada, árboles de clasificación y regresión, así como validación del modelo de regresión.

INDICE: Introducción. 2 Regresión lineal simple. 3 Regresión lineal múltiple. 4 Comprobación de la adecuación del modelo. 5 Transformaciones y ponderación para corregir inadecuaciones del modelo. 6 Diagnostico para balanceo. 7 Modelos Polinomiales de regresión. 8 Variables indicadoras. 9 Selección de variable y formación de modelo. 10 Multicolinealidad. 11 Regresión robusta. 12 Introducción a la regresión no lineal. 13 Modelos lineales generalizados. 14 Otros temas de uso del análisis de regresión. 15 Validación de los modelos de regresión. Apéndice.

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