Modelli lineari 2E

Recensioni dei lettori

Il libro è molto apprezzato per la sua leggibilità e per l'efficace equilibrio tra rigore matematico e chiarezza, che lo rende accessibile ai lettori con una conoscenza di base della statistica e dell'algebra lineare. Tuttavia, è criticato per i numerosi errori di battitura, per la scarsa spiegazione delle prove e per la copertura limitata di alcuni argomenti importanti.

⬤ Ottimo compromesso tra rigore matematico e leggibilità.
⬤ Contenuti chiari e ben organizzati, facili da capire.
⬤ Esercizi utili con suggerimenti e soluzioni per l'autoapprendimento.
⬤ Il capitolo finale include le soluzioni ai problemi posti nei capitoli precedenti, favorendo l'apprendimento.
⬤ Appropriato per studenti laureati e può essere usato anche come risorsa per l'autoapprendimento.

⬤ Esempi di piccoli errori di battitura e di formule.
⬤ Prove spiegate male, che spesso rimandano ad altre fonti senza una guida sufficiente.
⬤ Copertura limitata di argomenti importanti come i modelli lineari generalizzati e la diagnostica.
⬤ Non tutte le spiegazioni sono chiare, il che può rappresentare una sfida per i lettori non laureati con un background statistico più debole.

(basato su 9 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Linear Models 2E

Contenuto del libro:

Pengantar penting untuk teori dan aplikasi model linier - sekarang dalam edisi baru yang berharga.

Karena sebagian besar alat statistik yang canggih merupakan generalisasi dari model linier, maka sangat penting untuk menguasai model linier terlebih dahulu agar dapat melangkah ke konsep yang lebih maju. Model linier tetap menjadi alat utama ahli statistik terapan dan merupakan pusat pelatihan bagi setiap ahli statistik terlepas dari apakah fokusnya terapan atau teoretis. Edisi baru yang telah direvisi dan diperbarui ini berhasil mengembangkan teori dasar model linier untuk regresi, analisis varians, analisis kovarians, dan model campuran linier. Kemajuan terbaru dalam metodologi yang terkait dengan model campuran linier, model linier umum, dan model linier Bayesian juga dibahas.

Linear Models in Statistics, Second Edition include una copertura completa di argomenti avanzati, come i modelli lineari misti e generalizzati, i modelli lineari bayesiani, i modelli a due vie con celle vuote, la geometria dei minimi quadrati, il calcolo vettoriale-matriziale, l'inferenza simultanea, la regressione logistica e non lineare. Sono illustrati anche gli approcci algebrici, geometrici, frequentisti e bayesiani all'inferenza dei modelli lineari e all'analisi della varianza. Grazie all'ampliamento del materiale rilevante e all'inclusione degli ultimi sviluppi tecnologici nel campo, questo libro fornisce ai lettori le basi teoriche per interpretare correttamente i risultati dei software informatici e per utilizzare, personalizzare e comprendere efficacemente i modelli lineari.

Questa moderna seconda edizione presenta:

⬤ Nuovi capitoli sui modelli lineari bayesiani e sui modelli lineari casuali e misti.

⬤ Espansione della discussione sui modelli a due vie con celle vuote.

⬤ Sezioni aggiuntive sulla geometria dei minimi quadrati.

⬤ Copertura aggiornata dell'inferenza simultanea.

Il libro è completato da prove di facile lettura, da serie di dati reali e da un'ampia bibliografia. È stata aggiunta una revisione approfondita dell'algebra matriciale necessaria a fini transitori e sono stati inseriti numerosi problemi teorici e applicati con risposte selezionate fornite alla fine del libro. Un sito Web correlato comprende ulteriori serie di dati e il codice SAS(R) per tutti gli esempi numerici.

Linear Model in Statistics, Second Edition è un libro indispensabile per i corsi di statistica, biostatistica e matematica a livello universitario e di laurea. È anche un riferimento prezioso per i ricercatori che hanno bisogno di comprendere meglio la regressione e l'analisi della varianza.