Overview
- Unico testo in italiano sul tema e con questo approccio
- Numerosi esempi applicativi
- Unisce teoria ed applicazioni con software R
Part of the book series: UNITEXT (UNITEXT, volume 124)
Part of the book sub series: La Matematica per il 3+2 (UNITEXTMAT)
Access this book
Tax calculation will be finalised at checkout
Other ways to access
Table of contents (7 chapters)
Keywords
About this book
Il volume fornisce un'introduzione a teoria e applicazioni dei modelli lineari generalizzati. Si presentano modelli di regressione per risposte continue, binarie, categoriali e di conteggio. Si offre anche un'introduzione ai modelli per risposte correlate. Utilizzando il software statistico R, vengono forniti gli strumenti per l'analisi dei dati tramite i diversi modelli parametrici e semiparametrici. Gli esempi con R alla fine di ciascun capitolo rappresentano una guida ad esercitazioni con il computer e richiedono una partecipazione attiva nello svolgere le analisi proposte. Numerosi esercizi concludono ogni capitolo. Il taglio adottato è funzionale ad approfondire in modo integrato aspetti teorici e applicativi. Unico nel suo genere, è rivolto agli studenti di Scienze Statistiche.
Authors and Affiliations
About the authors
Alessandra Salvan è professoressa ordinaria di Statistica presso il Dipartimento di Scienze Statistiche dell’Università di Padova dal 2002. Ha tenuto corsi di Statistica di base, Inferenza Statistica, Statistica Matematica, Modelli Statistici per corsi di laurea, laurea magistrale e dottorato in Scienze Statistiche. La sua attività di ricerca riguarda temi di metodologia dell’inferenza statistica.
Nicola Sartori è professore ordinario di Statistica presso il Dipartimento di Scienze Statistiche dell'Università di Padova dal 2018. Ha tenuto corsi di Statistica di base, Inferenza Statistica, Modelli Statistici e Statistica Computazionale sia per corsi di laurea in Economia sia per corsi di laurea, laurea magistrale e dottorato in Scienze Statistiche. L'attività di ricerca riguarda aspetti metodologici e computazionali dell'inferenza statistica.
Luigi Pace è professore ordinario di Statistica presso l'Università di Udine dal2000. Afferisce al Dipartimento di Scienze Economiche e Statistiche. Da svariati anni impartisce insegnamenti di Statistica per la laurea in Informatica e per la laurea magistrale in Matematica. La sua attività di ricerca riguarda principalmente temi di metodologia dell'inferenza statistica basata sulla verosimiglianza.
Bibliographic Information
Book Title: Modelli Lineari Generalizzati
Authors: Alessandra Salvan, Nicola Sartori, Luigi Pace
Series Title: UNITEXT
DOI: https://doi.org/10.1007/978-88-470-4002-1
Publisher: Springer Milano
eBook Packages: Mathematics and Statistics, Mathematics and Statistics (R0)
Copyright Information: Springer-Verlag Italia S.r.l., part of Springer Nature 2020
Softcover ISBN: 978-88-470-4001-4Published: 07 August 2020
eBook ISBN: 978-88-470-4002-1Published: 06 August 2020
Series ISSN: 2038-5714
Series E-ISSN: 2532-3318
Edition Number: 1
Number of Pages: XII, 349
Number of Illustrations: 58 illustrations in colour
Topics: Statistical Theory and Methods, Statistics and Computing/Statistics Programs