Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Thông tin
Điều khoản sử dụng
Quy định bảo mật
Quy chế hoạt động
Chính sách bản quyền
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
0
Trang chủ
Khoa Học Tự Nhiên
Toán học
Ebook An introduction to statistical methods and data analysis (6th edition): Part 2
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Ebook An introduction to statistical methods and data analysis (6th edition): Part 2
Trường Phúc
90
712
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
(BQ) Part 2 book "An introduction to statistical methods and data analysis" has contents: Linear regression and correlation, multiple regression and the general linear model; further regression topics, analysis of variance for blocked designs, the analysis of covariance; analysis of variance for some unbalanced designs | 17582_11_ch11_p572-622.qxd 11/25/08 5:38 PM CHAPTER 11 Page 572 11.1 Introduction and Abstract of Research Study Linear Regression and Correlation 11.2 Estimating Model Parameters 11.3 Inferences about Regression Parameters 11.4 Predicting New y Values Using Regression 11.5 Examining Lack of Fit in Linear Regression 11.6 The Inverse Regression Problem (Calibration) 11.7 Correlation 11.8 Research Study: Two Methods for Detecting E. coli 11.9 Summary and Key Formulas 11.10 Exercises 11.1 Introduction and Abstract of Research Study The modeling of the relationship between a response variable and a set of explanatory variables is one of the most widely used of all statistical techniques. We refer to this type of modeling as regression analysis. A regression model provides the user with a functional relationship between the response variable and explanatory variables that allows the user to determine which of the explanatory variables have an effect on the response. The regression model allows the user to explore what happens to the response variable for specified changes in the explanatory variables. For example, financial officers must predict future cash flows based on specified values of interest rates, raw material costs, salary increases, and so on. When designing new training programs for employees, a company would want to study the relationship between employee efficiency and explanatory variables such as the results from employment tests, experience on similar jobs, educational background, and previous training. Medical researchers attempt to determine the factors which have an effect on cardiorespiratory fitness. Forest scientists study the relationship between the volume of wood in a tree to the diameter of the tree at a specified heights and the taper of the tree. The basic idea of regression analysis is to obtain a model for the functional relationship between a response variable (often referred to as the .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Ebook Project 2010 introduction: Part 1
Ebook Word 2007 Introduction: Part 2
Ebook Project 2010 introduction: Part 2
Ebook Word 2007 Introduction: Part 1
Ebook An Introduction to Applied Linguistics (From practice to theory): Part 1
Ebook An Introduction to Applied Linguistics (From practice to theory): Part 2
Ebook Excel 2003 introduction: Part 1
Ebook Excel 2003 introduction: Part 2
Ebook Excel 2016 Introduction
Ebook Introduction to particle technology
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.