Ваш любимый книжный интернет-магазин
Перейти на
GlavKniga.SU
Ваш город: Алматы
Ваше местоположение – Алматы
 Да 
От вашего выбора зависит время и стоимость доставки
Корзина: пуста
Авторизация 
  Логин
  
  Пароль
  
Регистрация  Забыли пароль?

Поиск по каталогу 
(строгое соответствие)
ISBN
Фраза в названии или аннотации
Автор
Язык книги
Год издания
с по
Электронный носитель
Тип издания
Вид издания
Отрасли экономики
Отрасли знаний
Сферы деятельности
Надотраслевые технологии
Разделы каталога
худ. литературы

Selection Criteria for Statistical Models. Applied Regression Analysis Techniques

В наличии
Местонахождение: АлматыСостояние экземпляра: новый
Бумажная
версия
Автор: B.Ramana Murthy and P. Balasiddamuni
ISBN: 9783659348198
Год издания: 2013
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 360
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 56299 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Отрасли знаний:
Код товара: 119056
Способы доставки в город Алматы *
комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней
Самовывоз из города Алматы (пункты самовывоза партнёра CDEK)
Курьерская доставка CDEK из города Москва
Доставка Почтой России из города Москва
      Аннотация: Model Selection Criteria have become exceedingly popular in the Time Series/Forecasting and Applied Regression Analysis. The problem of model selection has long term of interest statisticians .In the Applied Regression analysis,one is faced with a large number of explanatory variables which are potentially important for the specification of the model.Selecting the best statistical model is an important problem in statistics as well as in any other field that uses regression analysis.The problem of reducing the number of regressors in the prediction equation of Multiple regression analysis has received and shall continue to receive considerable attention in the statistical analysis. In the present research study ,the various Selection Criteria for best regression models have been developed by using studentized residuals.
Ключевые слова: Statistics