Gutscheinbedingungen

Gültig bis 13.07.2026 | Gültig für Spielzeug (außer Tonieboxen & ausgewählte Tonies), Filme, Musik, Software, Games, Schreibwaren, Hörbücher und Hörbuch-Downloads (außer Abo & Shelfies), gebrauchte Bücher, nicht preisgebundene Bücher und Kalender | Einlösbar unter osiander.de und in der Osiander App | Click & Collect nur mit Online-Zahlung (Paypal/Kreditkarte) vorab | Einzelne Artikel können ausgeschlossen sein | Nicht kombinierbar mit anderen Gutscheinen oder Preisaktionen | Nur einmal pro Einkauf einlösbar | Gutschein wird auf max. 500€ Bestellwert angerechnet | Keine Barauszahlung | Digitale Hörbücher nur für Android | Nicht gültig für preisgebundene Artikel (aufgrund der Buchpreisbindung sind Gutscheine nicht auf Bücher, eBooks, Presse einlösbar), tolino eReader & Zubehör, Elektronik, Geschenke & Trends, Abonnements & Flatrates, Geschenkkarten, Versandkosten und Services

  • Produktbild: Regression and Other Stories
  • Produktbild: Regression and Other Stories

Regression and Other Stories

125,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei


Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

10.09.2020

Verlag

Cambridge Academic

Seitenzahl

548

Maße (L/B/H)

25,1/20/3,5 cm

Gewicht

1200 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-107-02398-7

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

10.09.2020

Verlag

Cambridge Academic

Seitenzahl

548

Maße (L/B/H)

25,1/20/3,5 cm

Gewicht

1200 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-107-02398-7

Herstelleradresse

Libri GmbH
Europaallee 1
36244 Bad Hersfeld
DE

Email: gpsr@libri.de

Noch keine Bewertungen vorhanden

Verfassen Sie die erste Bewertung zu diesem Artikel

Helfen Sie anderen Kundinnen und Kunden durch Ihre Meinung.

Kundinnen und Kunden meinen

Bewertungen (0)

Die Leseprobe wird geladen.
  • Produktbild: Regression and Other Stories
  • Produktbild: Regression and Other Stories
  • Preface; Part I. Fundamentals: 1. Overview; 2. Data and measurement; 3. Some basic methods in mathematics and probability; 4. Statistical inference; 5. Simulation; Part II. Linear Regression: 6. Background on regression modeling; 7. Linear regression with a single predictor; 8. Fitting regression models; 9. Prediction and Bayesian inference; 10. Linear regression with multiple predictors; 11. Assumptions, diagnostics, and model evaluation; 12. Transformations and regression; Part III. Generalized Linear Models: 13. Logistic regression; 14. Working with logistic regression; 15. Other generalized linear models; Part IV. Before and After Fitting a Regression: 16. Design and sample size decisions; 17. Poststratification and missing-data imputation; Part V. Causal Inference: 18. Causal inference and randomized experiments; 19. Causal inference using regression on the treatment variable; 20. Observational studies with all confounders assumed to be measured; 21. Additional topics in causal inference; Part VI. What Comes Next?: 22. Advanced regression and multilevel models; Appendices: A. Computing in R; B. 10 quick tips to improve your regression modelling; References; Author index; Subject index.