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Introducción al Análisis de Regresión Lineal

  • Autor: Montgomery, Douglas C.; Peck, Elizabeth.; Vining, Geoffrey.
  • Editorial: Patria

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MODELOS DE REGRESIÓNUnidad DidácticaComplementarioGRADUADO EN MATEMÁTICAS4º Curso

Reseña

Esta técnica estadística para investigar y modelar la relación entre variables tiene aplicaciones en casi todos los campos, pues se emplea tanto en las ingenierías, como en las ciencias sociales y biológicas. En esta obra 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 las menos comunes. Al principio se presenta una introducción general al modelado de la regresión, incluyendo aplicaciones típicas. En los capítulos sucesivos, el lector encontrará una cobertura detallada de: -Selección de variable y técnicas de construcción de modelos. -Métodos de adecuación del modelo y de transformación de variables. -El problema de multicolinelidad, incluyendo sus fuentes, efectos perjudiciales, diagnósticos y medidas correctivas. -Modelos de regresión no lineales, De Poisson. -Variables indicadoras que hacen la conexión entre modelos de regresión y análisis de varianza. -Técnicas de regresión robusta, como los estimadores de M, la mediana mínima de cuadrados y la estimación S. -Modelos lineales generalizados. Se presentan también 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. Ademñas incluye temas que por lo general no se encuentran en un texto de regrfesión lineal como “bootstrapping” y redes neuronales. Se detallan procedimientos analíticos por computadora, disponibles en paquetes de software como SAS, Minitab y S-Plus.

Detalles

  • Nº de edición:
  • Año de edición: 2003
  • Número de reimpresión:
  • Año de reimpresión: 0
  • Lugar: MÉXICO
  • Dimensiones:
  • Páginas: 756
  • Soporte:
  • ISBN: 9789702403272

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