Regression for Categorical Data
2011-ж. ноя. · Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics 34-китеп · Cambridge University Press
Электрондук китеп
573
Барактар
reportРейтинг жана сын-пикирлер текшерилген жок Кеңири маалымат
Учкай маалымат
This book introduces basic and advanced concepts of categorical regression with a focus on the structuring constituents of regression, including regularization techniques to structure predictors. In addition to standard methods such as the logit and probit model and extensions to multivariate settings, the author presents more recent developments in flexible and high-dimensional regression, which allow weakening of assumptions on the structuring of the predictor and yield fits that are closer to the data. A generalized linear model is used as a unifying framework whenever possible in particular parametric models that are treated within this framework. Many topics not normally included in books on categorical data analysis are treated here, such as nonparametric regression; selection of predictors by regularized estimation procedures; ternative models like the hurdle model and zero-inflated regression models for count data; and non-standard tree-based ensemble methods. The book is accompanied by an R package that contains data sets and code for all the examples.
Автор жөнүндө
Dr Gerhard Tutz is a Professor of Mathematics in the Department of Statistics at Ludwig-Maximilians University, Munich. He is formerly a Professor at the Technical University Berlin. He is the author or co-author of nine books and more than 100 papers.
Бул электрондук китепти баалаңыз
Оюңуз менен бөлүшүп коюңуз.
Окуу маалыматы
Смартфондор жана планшеттер
Android жана iPad/iPhone үчүн Google Play Китептер колдонмосун орнотуңуз. Ал автоматтык түрдө аккаунтуңуз менен шайкештелип, кайда болбоңуз, онлайнда же оффлайнда окуу мүмкүнчүлүгүн берет.
Ноутбуктар жана компьютерлер
Google Play'ден сатылып алынган аудиокитептерди компьютериңиздин веб браузеринен уга аласыз.
eReaders жана башка түзмөктөр
Kobo eReaders сыяктуу электрондук сыя түзмөктөрүнөн окуу үчүн, файлды жүктөп алып, аны түзмөгүңүзгө өткөрүшүңүз керек. Файлдарды колдоого алынган eReaders'ке өткөрүү үчүн Жардам борборунун нускамаларын аткарыңыз.
