Над 4 милиона заглавия на английски и други езици! Открийте новата си история още днес! Безплатна доставка за поръчки над 69.99€

Проверка на състоянието на поръчката

Станете част от общност от любители на книгите от цял свят и получавате много предимства. Създай на безплатен акаунт

Безплатна доставка със Еконт над 69.99 €

Куриер Speedy 3.49 € Пункт на Speedy 3.49 € ЕКОНТ 3.99 € Еконтомат/Офис на Еконт 3.99 € Ekont Box 3.99 € Sameday 3.99 € Sameday box 3.99 € Box Now 3.99 €

Контакт

Как се пазарува?

Помощ

Моят акаунт

▸ Празна :-(

Understanding Regression Analysis

Name: Understanding Regression Analysis
Brand: Springer Science+Business Media
SKU: 01378814
Price: 108.36 EUR
Availability: InStock
Author: Michael Patrick Allen
ISBN: 9780306456480

Michael Patrick Allen

Език

Английски език

Книга С твърди корици

Код Либристо: 01378814

Издателство Springer Science+Business Media, август 1997

By assuming it is possible to understand regression analysis without fully comprehending all its und... Цялото описание

Код Либристо: 01378814

263 b

108.36 €

211.93 лв

Външен склад Изпращаме след 10-13 дни

30 дни за връщане на стоката

Клиентите са закупили също

Grundzüge der Gentechnik Mechthild Regenass-Klotz

С меки корици

34.89 € 68.25 лв

Fauna Boica - Durchgedachte Geschichte der in Bayern einheimischen und zahmen Tiere Franz von Pavla Schrank

С меки корици

37.68 € 73.70 лв

By assuming it is possible to understand regression analysis without fully comprehending all its underlying proofs and theories, this introduction to the widely used statistical technique is accessible to readers who may have only a rudimentary knowledge of mathematics. Chapters discuss: descriptive statistics using vector notation and the components of a simple regression model; the logic of sampling distributions and simple hypothesis testing; the basic operations of matrix algebra and the properties of the multiple regression model; testing compound hypotheses and the application of the regression model to the analyses of variance and covariance, and structural equation models and influence statistics.