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

Introduction to Econometrics. Undergraduate Econometrics

В наличии
Местонахождение: АлматыСостояние экземпляра: новый
Бумажная
версия
Автор: Lewoye Bantie
ISBN: 9786204199436
Год издания: 1905
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 172
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 42675 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Отрасли знаний:
Код товара: 714454
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: The principal objective of the course, “Introduction to Econometrics”, is to provide an elementary but comprehensive introduction to the art and science of econometrics. It enables students to see how economic theory, statistical and mathematical methods are combined in the analysis of economic data, with a purpose of giving empirical content to economic theories and verify or refute them. the course the first five chapters - introductory chapter, the simple classical regression models, and the multiple regression models are presented with a fairly detailed treatment.In the two of chapters i.e. on the chapters on ‘Classical Linear Regression Models’ , students are introduced with the basic logic, concepts, assumptions, estimation methods, and interpretations of the classical linear regression models and their applications in economic science.
Ключевые слова: econometrics, Multiple Linear Regression, Statistics