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1. |
Record Nr. |
UNISA996418272903316 |
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Autore |
Salvan Alessandra |
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Titolo |
Modelli Lineari Generalizzati [[electronic resource] /] / by Alessandra Salvan, Nicola Sartori, Luigi Pace |
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Pubbl/distr/stampa |
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Milano : , : Springer Milan : , : Imprint : Springer, , 2020 |
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ISBN |
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Edizione |
[1st ed. 2020.] |
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Descrizione fisica |
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1 online resource (XII, 349 pagg. 58 figg. a colori.) |
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Collana |
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La Matematica per il 3+2, , 2038-5722 ; ; 124 |
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Disciplina |
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Soggetti |
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Statistics |
Statistical Theory and Methods |
Statistics and Computing/Statistics Programs |
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Lingua di pubblicazione |
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Formato |
Materiale a stampa |
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Livello bibliografico |
Monografia |
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Nota di contenuto |
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1. Modelli lineari e lineari generalizzati -- 2. Modelli lineari generalizzati -- 3. Modelli per dati bancari -- 4. Modelli per risposte politomiche -- 5. Modelli per dati di conteggio -- 6. Quasi-verosimiglianza -- Modelli per risposte correlate -- A Dati utilizzati nel testo -- B Distribuzioni di probabilità -- C Eguaglianza tra stime OLS e GLS -- D Il metodo delta -- E Funzioni generatrici -- F Codice R per l’esempio 2.9 -- G Equivalenza tra residui di Pearson e di devianza -- H Modelli per la sovradispersione: schema. |
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Sommario/riassunto |
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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. |
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