Methods of Statistical Model Estimation - Hilbe, Joseph
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Présentation Methods Of Statistical Model Estimation de Hilbe, Joseph Format Broché
- Livre
Résumé : This book examines the most important and popular methods used to estimate parameters for statistical models and provide informative model summary statistics. Designed for R users, the book is also ideal for anyone wanting to better understand the algorithms used for statistical model fitting. It presents algorithms for the estimation of a variety of useful regression procedures using maximum likelihood estimation, iteratively reweighted least squares regression, the EM algorithm, and MCMC sampling. Fully developed, working R code is constructed for each method.
Sommaire: Programming and R. Statistics and Likelihood-Based Estimation. Ordinary Regression. Generalized Linear Models. Maximum Likelihood Estimation. Panel Data. Model Estimation Using Simulation. Bibliography. Index.