Modelos lineales 2E

Puntuación:   (3,8 de 5)

Modelos lineales 2E (C. Rencher Alvin)

Opiniones de los lectores

Resumen:

El libro es muy apreciado por su facilidad de lectura y su eficaz equilibrio entre rigor matemático y claridad, lo que lo hace accesible para lectores con conocimientos básicos de estadística y álgebra lineal. Sin embargo, es criticado por múltiples errores tipográficos menores, explicaciones de pruebas pobres y cobertura limitada de algunos temas importantes.

Ventajas:

Gran compromiso entre rigor matemático y legibilidad.
Contenido claro, bien organizado y fácil de entender.
Ejercicios útiles con pistas y soluciones para el autoestudio.
El capítulo final incluye soluciones a problemas planteados en capítulos anteriores, lo que facilita el aprendizaje.
Apropiado para estudiantes de postgrado y también puede utilizarse como recurso de autoaprendizaje.

Desventajas:

Ejemplos de errores tipográficos menores y errores en las fórmulas.
Pruebas mal explicadas, a menudo redirigiendo a otras fuentes sin suficiente orientación.
Cobertura limitada de temas importantes como los modelos lineales generalizados y los diagnósticos.
No todas las explicaciones son claras, lo que puede suponer un reto para los lectores universitarios con una formación más débil en estadística.

(basado en 9 opiniones de lectores)

Título original:

Linear Models 2E

Contenido del libro:

La introducción esencial a la teoría y aplicación de los modelos lineales, ahora en una nueva y valiosa edición.

Dado que la mayoría de las herramientas estadísticas avanzadas son generalizaciones del modelo lineal, es necesario dominar primero el modelo lineal para poder avanzar hacia conceptos más avanzados. El modelo lineal sigue siendo la principal herramienta del estadístico aplicado y es fundamental para la formación de cualquier estadístico, independientemente de si el enfoque es aplicado o teórico. Esta nueva edición, completamente revisada y actualizada, desarrolla con éxito la teoría básica de los modelos lineales de regresión, análisis de varianza, análisis de covarianza y modelos lineales mixtos. También se abordan los avances recientes en la metodología relacionada con los modelos lineales mixtos, los modelos lineales generalizados y el modelo lineal bayesiano.

Modelos lineales en estadística, segunda edición, incluye una cobertura completa de temas avanzados, como modelos lineales mixtos y generalizados, modelos lineales bayesianos, modelos de dos vías con celdas vacías, geometría de mínimos cuadrados, cálculo vectorial-matricial, inferencia simultánea y regresión logística y no lineal. También se ilustran enfoques algebraicos, geométricos, frecuentistas y bayesianos tanto de la inferencia de modelos lineales como del análisis de la varianza. A través de la ampliación del material relevante y la inclusión de los últimos avances tecnológicos en el campo, este libro proporciona a los lectores la base teórica para interpretar correctamente los resultados de los programas informáticos, así como para utilizar, personalizar y comprender eficazmente los modelos lineales.

Esta moderna segunda edición incluye:

⬤ Nuevos capítulos sobre modelos lineales bayesianos y modelos lineales aleatorios y mixtos.

⬤ Una discusión ampliada de los modelos de dos vías con celdas vacías.

⬤ Secciones adicionales sobre la geometría de mínimos cuadrados.

⬤ Cobertura actualizada de la inferencia simultánea.

El libro se complementa con pruebas de fácil lectura, conjuntos de datos reales y una extensa bibliografía. Se ha añadido una revisión exhaustiva del álgebra matricial necesaria con fines transitorios, y se han incorporado numerosos problemas teóricos y aplicados con respuestas seleccionadas al final del libro. Un sitio web relacionado incluye conjuntos de datos adicionales y código SAS(R) para todos los ejemplos numéricos.

Linear Model in Statistics, Second Edition es un libro imprescindible para los cursos de estadística, bioestadística y matemáticas a nivel de grado superior y postgrado. También es una referencia inestimable para los investigadores que necesitan comprender mejor la regresión y el análisis de la varianza.

Otros datos del libro:

ISBN:9780471754985
Autor:
Editorial:
Idioma:inglés
Encuadernación:Tapa dura
Año de publicación:2008
Número de páginas:688

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Última modificación: 2024.11.14 07:32 (GMT)