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Understanding Regression Analysis - Schroeder, Larry D.

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        Avis sur Understanding Regression Analysis Format Broché  - Livre Science humaines et sociales, Lettres

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        Présentation Understanding Regression Analysis Format Broché

         - Livre Science humaines et sociales, Lettres

        Livre Science humaines et sociales, Lettres - Schroeder, Larry D. - 01/11/2016 - Broché - Langue : Anglais

        . .

      • Auteur(s) : Schroeder, Larry D. - Sjoquist, David L. - Stephan, Paula E.
      • Editeur : Sage Publications, Inc
      • Langue : Anglais
      • Parution : 01/11/2016
      • Format : Moyen, de 350g à 1kg
      • Nombre de pages : 122
      • Expédition : 165
      • Dimensions : 21.6 x 14.0 x 0.8
      • ISBN : 9781506332888



      • Résumé :
        Understanding Regression Analysis: An Introductory Guide presents the fundamentals of regression analysis, from its meaning to uses, in a concise, easy-to-read, and non-technical style. It illustrates how regression coefficients are estim

        Biographie:
        Dr. Larry Schroeder, Professor of Public Administration Maxwell Professor of Teaching Excellence, and Senior Research Associate in the Moynihan Institute of Global Affairs at the Maxwell School, Syracuse University is a public finance economist with primary interest in state and local public finance and financial management. He has conducted research on a variety of state and local government fiscal issues both in the U.S. and abroad. Much of his current research is directed at public finance issues arising in developing and transition economies. He is particularly interested in problems associated with financing the construction and maintenance of public infrastructure in these environments as well as the broader issues of decentralization, intergovernmental fiscal relations, and the effects of institutional arrangements on the provision of public services. He is the co-author of several books and has written a large number of articles addressing these subjects. Professor Schroeder has consulted with and led policy research projects sponsored by the United States Agency for International Development, the World Bank, and the United Nations Capital Development Fund in numerous countries, especially in South and Southeast Asia, but also in Africa and Eastern Europe. In 1998-99 he was a Visiting Professor at Universiti Sains Malaysia in Penang Malaysia and was a Visiting Research Fellow at the National College of Public Administration and Governance at the University of the Philippines (Diliman Campus) in Quezon City, Philippines in 2005-06. Professor Schroeder earned his Ph.D. in Economics from the University of Wisconsin in 1971. During the early 1970s he was on the economics faculty at Georgia State University. In 1977 he joined the Departments of Public Administration and Economics at the Maxwell School, Syracuse University and served here until 1994 when he was a Professor of Public and Environmental Affairs at Indiana University. He rejoined The Maxwell School faculty in 1998.

        Sommaire:
        Series Editor?s Introduction
        Preface
        Acknowledgments
        About the Authors
        1. Linear Regression
        Introduction
        Hypothesized Relationships
        A Numerical Example
        Estimating a Linear Relationship
        Least Squares Regression
        Examples
        The Linear Correlation Coefficient
        The Coefficient of Determination
        Regression and Correlation
        Summary
        2. Multiple Linear Regression
        Introduction
        Estimating Regression Coefficients
        Standardized Coefficients
        Associated Statistics
        Examples
        Summary
        3. Hypothesis Testing
        Introduction
        Concepts Underlying Hypothesis Testing
        The Standard Error of the Regression Coefficient
        The Student?s t Distribution
        Left-Tail Tests
        Two-Tail Tests
        Confidence Intervals
        F Statistic
        What Tests of Significance Can and Cannot Do
        Summary
        4. Extensions to the Multiple Regression Model
        Introduction
        Types of Data
        Dummy Variables
        Interaction Variables
        Transformations
        Prediction
        Examples
        Summary
        5. Problems and Issues Associated With Regression
        Introduction
        Specification of the Model
        Variables Used in Regression Equations and Measurement of Variables
        Violations of Assumptions Regarding Residual Errors
        Additional Topics
        Conclusions
        Appendix A: Derivation of a and b
        Appendix B: Critical Values for Student?s t Distribution
        Appendix C: Regression Output From SAS, Stata, SPSS, R, and EXCEL
        Appendix D: Suggested Textbooks
        References
        Index

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