Library Catalog
Amazon cover image
Image from Amazon.com

Regressionsanalysen mit R / Rainer Schlittgen.

By: Material type: TextTextSeries: Lehr- und Handbücher der StatistikPublisher: Berlin ; Boston : Oldenbourg Wissenschaftsverlag, [2013]Copyright date: ©2013Description: 1 online resource (346 p.)Content type:
Media type:
Carrier type:
ISBN:
  • 9783486717013
  • 9783486739671
Subject(s): DDC classification:
  • 519.536 22/ger
LOC classification:
  • QA278.2
Other classification:
  • online - DeGruyter
Online resources: Available additional physical forms:
  • Issued also in print.
Contents:
Front Matter -- Teil I: Lineare Regression -- Teil I: Lineare Regression -- 1 Einfache lineare Regression -- Teil I: Lineare Regression -- 2 Multiple lineare Regression -- Teil I: Lineare Regression -- 3 Robuste Regression -- Teil I: Lineare Regression -- 4 Lineare Regression mit vielen Regressoren -- Teil II: Nichtlineare, nicht- und semiparametrische Regression -- Teil II: Nichtlineare, nicht- und semiparametrische Regression -- 5 Nichtlineare Regression -- Teil II: Nichtlineare, nicht- und semiparametrische Regression -- 6 Nichtparametrische Regression -- Teil II: Nichtlineare, nicht- und semiparametrische Regression -- 7 Semiparametrische Regression -- Teil II: Nichtlineare, nicht- und semiparametrische Regression -- 8 Quantilsregression -- Teil III: Kategoriale Zielvariablen -- Teil III: Kategoriale Zielvariablen -- 9 Logistische Regression -- Teil III: Kategoriale Zielvariablen -- 10 Generalisierte lineare Modelle -- Teil IV: Regressionsmodelle für zensierte Daten -- Teil IV: Regressionsmodelle für zensierte Daten -- 11 Grundlagen der Analyse zensierter Daten -- Teil IV: Regressionsmodelle für zensierte Daten -- 12 Accelerated Failure Time- und Tobit-Modelle -- Teil IV: Regressionsmodelle für zensierte Daten -- 13 Das Proportional-Hazards-Modell -- Teil V: Zeitreihenmit Regressoren -- Teil V: Zeitreihenmit Regressoren -- 14 Grundlagen der Zeitreihenanalyse -- Teil V: Zeitreihenmit Regressoren -- 15 Regressionsmodelle für Zeitreihen -- Back Matter
Summary: Das Buch vereinigt die zahlreichen Ansätze zur Erklärung einer Menge von Variablen mittels einer anderen Variablenmenge. Die Ansätze werden in ihren Grundstrukturen dargestellt. Die Beschränkung darauf ist notwendig, gibt es doch zu jeder der vorgestellten Methoden eigene Monographien. Auf diese Spezialliteratur wird für weitergehende Aspekte verwiesen. Die zahlreichen Beispiele werden mit der freien statistischen Programmierumgebung R durchgerechnet; dazu wird der R-Code angegeben. Die überwältigende Anzahl von Funktionen in R erlaubt es, die Vielfalt der hier besprochenen Methoden mit R allein und ohne Programmierung umzusetzen. So sind nicht zu komplexe Auswertungen auf der Basis dieses Textes leicht möglich.
Holdings
Item type Current library Call number URL Status Notes Barcode
eBook eBook Biblioteca "Angelicum" Pont. Univ. S.Tommaso d'Aquino Nuvola online online - DeGruyter (Browse shelf(Opens below)) Online access Not for loan (Accesso limitato) Accesso per gli utenti autorizzati / Access for authorized users (dgr)9783486739671

Front Matter -- Teil I: Lineare Regression -- Teil I: Lineare Regression -- 1 Einfache lineare Regression -- Teil I: Lineare Regression -- 2 Multiple lineare Regression -- Teil I: Lineare Regression -- 3 Robuste Regression -- Teil I: Lineare Regression -- 4 Lineare Regression mit vielen Regressoren -- Teil II: Nichtlineare, nicht- und semiparametrische Regression -- Teil II: Nichtlineare, nicht- und semiparametrische Regression -- 5 Nichtlineare Regression -- Teil II: Nichtlineare, nicht- und semiparametrische Regression -- 6 Nichtparametrische Regression -- Teil II: Nichtlineare, nicht- und semiparametrische Regression -- 7 Semiparametrische Regression -- Teil II: Nichtlineare, nicht- und semiparametrische Regression -- 8 Quantilsregression -- Teil III: Kategoriale Zielvariablen -- Teil III: Kategoriale Zielvariablen -- 9 Logistische Regression -- Teil III: Kategoriale Zielvariablen -- 10 Generalisierte lineare Modelle -- Teil IV: Regressionsmodelle für zensierte Daten -- Teil IV: Regressionsmodelle für zensierte Daten -- 11 Grundlagen der Analyse zensierter Daten -- Teil IV: Regressionsmodelle für zensierte Daten -- 12 Accelerated Failure Time- und Tobit-Modelle -- Teil IV: Regressionsmodelle für zensierte Daten -- 13 Das Proportional-Hazards-Modell -- Teil V: Zeitreihenmit Regressoren -- Teil V: Zeitreihenmit Regressoren -- 14 Grundlagen der Zeitreihenanalyse -- Teil V: Zeitreihenmit Regressoren -- 15 Regressionsmodelle für Zeitreihen -- Back Matter

restricted access online access with authorization star

http://purl.org/coar/access_right/c_16ec

Das Buch vereinigt die zahlreichen Ansätze zur Erklärung einer Menge von Variablen mittels einer anderen Variablenmenge. Die Ansätze werden in ihren Grundstrukturen dargestellt. Die Beschränkung darauf ist notwendig, gibt es doch zu jeder der vorgestellten Methoden eigene Monographien. Auf diese Spezialliteratur wird für weitergehende Aspekte verwiesen. Die zahlreichen Beispiele werden mit der freien statistischen Programmierumgebung R durchgerechnet; dazu wird der R-Code angegeben. Die überwältigende Anzahl von Funktionen in R erlaubt es, die Vielfalt der hier besprochenen Methoden mit R allein und ohne Programmierung umzusetzen. So sind nicht zu komplexe Auswertungen auf der Basis dieses Textes leicht möglich.

Issued also in print.

Mode of access: Internet via World Wide Web.

In German.

Description based on online resource; title from PDF title page (publisher's Web site, viewed 28. Feb 2023)