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Linear Models in Statistics

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Produktdetails

The essential introduction to the theory and application of linear models―now in a valuable new editionSince most advanced statistical tools are generalizations of the linear model, it is neces-sary to first master the linear model in order to move forward to more advanced concepts. The linear model remains the main tool of the applied statistician and is central to the training of any statistician regardless of whether the focus is applied or theoretical. This completely revised and updated new edition successfully develops the basic theory of linear models for regression, analysis of variance, analysis of covariance, and linear mixed models. Recent advances in the methodology related to linear mixed models, generalized linear models, and the Bayesian linear model are also addressed.Linear Models in Statistics, Second Edition includes full coverage of advanced topics, such as mixed and generalized linear models, Bayesian linear models, two-way models with empty cells, geometry of least squares, vector-matrix calculus, simultaneous inference, and logistic and nonlinear regression. Algebraic, geometrical, frequentist, and Bayesian approaches to both the inference of linear models and the analysis of variance are also illustrated. Through the expansion of relevant material and the inclusion of the latest technological developments in the field, this book provides readers with the theoretical foundation to correctly interpret computer software output as well as effectively use, customize, and understand linear models.This modern Second Edition features:New chapters on Bayesian linear models as well as random and mixed linear modelsExpanded discussion of two-way models with empty cellsAdditional sections on the geometry of least squaresUpdated coverage of simultaneous inferenceThe book is complemented with easy-to-read proofs, real data sets, and an extensive bibliography. A thorough review of the requisite matrix algebra has been addedfor transitional purposes, and numerous theoretical and applied problems have been incorporated with selected answers provided at the end of the book. A related Web site includes additional data sets and SAS® code for all numerical examples.Linear Model in Statistics, Second Edition is a must-have book for courses in statistics, biostatistics, and mathematics at the upper-undergraduate and graduate levels. It is also an invaluable reference for researchers who need to gain a better understanding of regression and analysis of variance.

Publisher	Wiley-Interscience
Publication date	January 2, 2008
Edition	2nd
Language	English
Print length	688 pages
ISBN-10	9780471754985
ISBN-13	978-0471754985
Item Weight	2.35 pounds (1.07 kg)
Dimensions	6.5 x 1.7 x 9.4 inches (16.5 x 4.3 x 23.9 cm)

PRODUKTBESCHREIBUNG

Linear Models in Statistics

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Probability & Statistics Editorial Review

The Linear Models in Statistics 2nd Edition by Richard A. Rencher is a comprehensive guide for those interested in general linear models in statistics. Rencher's writing style is clear and easy to understand, making it accessible for self-study. The book covers a wide range of topics and includes plenty of useful exercises with hints and solutions at the end of the book. The final chapter's inclusion of solutions to actual problems posed in various chapters is especially helpful for mastering the material. While some typos are present in the text, they don't typically pose any problem for those comfortable with linear algebra and statistics. Overall, this book is an excellent reference for those interested in linear models in statistics.

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Vorteile

Clear and easy to understand writing style
Comprehensive coverage of topics
Plenty of useful exercises with hints and solutions provided
Includes solutions to actual problems posed in various chapters
Great compromise between mathematical rigor and readability

Nachteile

Some typos present in the text

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