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Linear Models and Generalizations - C. Radhakrishna Rao

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      Présentation Linear Models And Generalizations de C. Radhakrishna Rao Format Broché

       - Livre Économie

      Livre Économie - C. Radhakrishna Rao - 01/11/2010 - Broché - Langue : Anglais

      . .

    • Auteur(s) : C. Radhakrishna Rao - Christian Heumann - Helge Toutenburg
    • Editeur : Springer-Verlag Gmbh
    • Langue : Anglais
    • Parution : 01/11/2010
    • Format : Moyen, de 350g à 1kg
    • Nombre de pages : 592
    • Expédition : 885
    • Dimensions : 23.5 x 15.5 x 3.2
    • ISBN : 9783642093531



    • Résumé :
      Thebookisbasedonseveralyearsofexperienceofbothauthorsinteaching linear models at various levels. It gives an up-to-date account of the theory and applications of linear models. The book can be used as a text for courses in statistics at the graduate level and as an accompanying text for courses in other areas. Some of the highlights in this book are as follows. A relatively extensive chapter on matrix theory (Appendix A) provides the necessary tools for proving theorems discussed in the text and o?ers a selectionofclassicalandmodernalgebraicresultsthatareusefulinresearch work in econometrics, engineering, and optimization theory. The matrix theory of the last ten years has produced a series of fundamental results aboutthe de?niteness ofmatrices,especially forthe di?erences ofmatrices, which enable superiority comparisons of two biased estimates to be made for the ?rst time. We have attempted to provide a uni?ed theory of inference from linear models with minimal assumptions. Besides the usual least-squares theory, alternative methods of estimation and testing based on convex loss fu- tions and general estimating equations are discussed. Special emphasis is given to sensitivity analysis and model selection. A special chapter is devoted to the analysis of categorical data based on logit, loglinear, and logistic regression models. The material covered, theoretical discussion, and a variety of practical applications will be useful not only to students but also to researchers and consultants in statistics.

      Sommaire:
      The Simple Linear Regression Model.- The Multiple Linear Regression Model and Its Extensions.- The Generalized Linear Regression Model.- Exact and Stochastic Linear Restrictions.- Prediction in the Generalized Regression Model.- Sensitivity Analysis.- Analysis of Incomplete Data Sets.- Robust Regression.- Models for Categorical Response Variables.

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