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

Statistical Aspects of Growth Models. Growth Model Methodology

В наличии
Местонахождение: АлматыСостояние экземпляра: новый
Бумажная
версия
Автор: S.Asif Alisha and Balasiddamuni Pagadala Stella Ingilela
ISBN: 9783659368899
Год издания: 2013
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 276
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 47821 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Отрасли знаний:
Код товара: 120951
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: Growth Modelling is the heart of various fields of Applied Statistics such as Bio-metrics, Econometrics,Demometrics,Business and Industrial Statistics. This book brought out the mathematical and Statistical aspects of growth and developed some new statistical growth models by using the logistic and Poisson regressions, Inferential aspects of these statistical growth models have also been described in this book.Firstly, a Logistic regression model has been specified as a number of family of generalized linear models.Secondly, a Poisson regression model has been specified by using the Poisson probability model for count data.Thirdly, residuals are obtained from Logistic and Poisson regression models, to test for the adequacy of the models; Fourthly, a test procedure has been developed for assessing the fit of the Multiple Logistic regression Fifthly, new Multiple Logistic regression growth and Multiple Poisson regression growth models have been specified by using logistic and Poisson regressions. Finally, a criterion for choosing between Logistic regression growth and Poisson regression growth models has been discussed by testing the nonlinear hypotheses.
Ключевые слова: Statistics