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Economics - Econometrics / Statistics | Regression - Modelle, Methoden und Anwendungen

Regression

Modelle, Methoden und Anwendungen

Fahrmeir, Ludwig, Kneib, Thomas, Lang, Stefan

2. Aufl. 2009, XVI, 502S.

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  • Integriert, einheitlich, anwendungsorientiert
  • Erstmalige Darstellung von klassischen und modernen, semiparametrischen Regressionsmodellen
  • Ausführliche Anwendungsbeispiele und Fallstudien

In dieser Einführung beschreiben die Autoren erstmals klassische Regressionsansätze und moderne nicht- und semiparametrische Methoden in einer integrierten, einheitlichen und anwendungsorientierten Form.

Sie wenden sich in ihrer Darstellung an Studierende der Statistik im Wahl- und Hauptfach sowie an empirisch-statistisch und interdisziplinär arbeitende Wissenschaftler. Auch Praktiker, z.B. in Wirtschafts- und Sozialwissenschaften, Bioinformatik, Biostatistik, Ökonometrie und Epidemiologie, profitieren von diesem Buch.

Anhand ausführlich vorgestellter Fallstudien demonstrieren sie die praktische Anwendung der vorgestellten Konzepte und Methoden. So ermöglichen sie es Lesern, eigene Fragestellungen zu analysieren.

Content Level » Graduate

Stichwörter » Generalisierte Lineare Modelle - Regression - Statistik - Wahrscheinlichkeit - Wahrscheinlichkeitsrechnung - induktive Statistik - lineare Regression - Ökonometrie

Verwandte Fachbereiche » Ökonometrie / Statistik - Statistik für Wirtschaftswissenschaften

Inhaltsverzeichnis 

Einführung.- Regressionsmodelle.- Lineare Regressionsmodelle.- Generalisierte lineare Modelle.- Kategoriale Regressionsmodelle.- Gemischte Modelle.- Nichtparametrische Regression.- Strukturiert-additive Regression.

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