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REGRESSION BASICS von Leo H. Kahane *Top Zustand*-

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REGRESSION BASICS By Leo H. Kahane *Excellent Condition*
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ZUBER
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Zuletzt aktualisiert am 08. Sep. 2024 17:07:15 MESZAlle Änderungen ansehenAlle Änderungen ansehen

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Hinweise des Verkäufers
“Book is in Very Good Condition.  Text will be unmarked.  May show some signs of use or wear. Will ...
ISBN-10
0761924132
Book Title
Regression Basics
Genre
Research methods: general
ISBN
9780761924135
Subject Area
Mathematics, Social Science
Publication Name
Regression Basics
Publisher
SAGE Publications, Incorporated
Item Length
9 in
Subject
Probability & Statistics / Regression Analysis, Research
Publication Year
2001
Type
Textbook
Format
Trade Paperback
Language
English
Item Height
0.5 in
Author
Leo H. Kahane
Item Weight
10 Oz
Item Width
6 in
Number of Pages
208 Pages

Über dieses Produkt

Product Identifiers

Publisher
SAGE Publications, Incorporated
ISBN-10
0761924132
ISBN-13
9780761924135
eBay Product ID (ePID)
1893311

Product Key Features

Number of Pages
208 Pages
Publication Name
Regression Basics
Language
English
Publication Year
2001
Subject
Probability & Statistics / Regression Analysis, Research
Type
Textbook
Subject Area
Mathematics, Social Science
Author
Leo H. Kahane
Format
Trade Paperback

Dimensions

Item Height
0.5 in
Item Weight
10 Oz
Item Length
9 in
Item Width
6 in

Additional Product Features

Intended Audience
College Audience
LCCN
00-013066
Dewey Edition
22
Reviews
Regression Basics fills an important place in the statistical textbook. . . it explains many complicated statistical concepts in a very straightforward and non-jargon-filled manner. A very refreshing and quite enjoyable read., " Regression Basics fills an important place in the statistical textbook. . . it explains many complicated statistical concepts in a very straightforward and non-jargon-filled manner. A very refreshing and quite enjoyable read." , "This book makes a breakthrough in terms of teaching regression analysis through real world examples that progress in complexity." , . . . does a great job explaining technical concepts in a straightforward and non-technical manner. . . can give students from any discipline a head start to understanding the technical details of regression procedures . . . , ... does a great job explaining technical concepts in a straightforward and non-technical manner... can give students from any discipline a head start to understanding the technical details of regression procedures... , "Regression Basics fills an important place in the statistical textbook. . . it explains many complicated statistical concepts in a very straightforward and non-jargon-filled manner. A very refreshing and quite enjoyable read." , This book makes a breakthrough in terms of teaching regression analysis through real world examples that progress in complexity.
Illustrated
Yes
Dewey Decimal
519.5/36
Table Of Content
An Introduction to the Linear Regression ModelThe Least-Squares Estimation Method Fitting Lines to DataModel Performance and EvaluationMultiple Regression AnalysisNon-Linear, Dummy, Interaction and Time VariablesSome Common Problems in Regression AnalysisWhere to Go from Here
Synopsis
Although many people have PCs with software capable of performing regression techniques, only a few know how to capitalize on the flexibility and wide application of regression analysis. This book shows readers how to get the most from regression by providing a friendly, non-technical introduction to the subject. Accessible to anyone with only an introductory statistics background, the book begins with the simplest, two-variable linear model and gradually builds towards models of more complexity, such as multivariate regression. Kahane uses three engaging examples to illustrate regression concepts. These examples show the creative way in which regression analysis can be used to determine why some professional sports players earn higher salaries than others, the factors that affect voting patterns in presidential elections, and how to determine the factors that explain differences in abortion rates. Data for these examples are provided in an Appendix so that readers can have tangible, hands-on experience in performing linear regression analysis.
LC Classification Number
QA278.2.K34 2001

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89509 Reno, NV
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