Прикладной регрессионный анализ, монография, книга 2, Дрейпер Н., Смит Г., 1987

Прикладной регрессионный анализ, Монография, Книга 2, Дрейпер Н., Смит Г., 1987.
 
   Работа американских ученых посвящена регрессионному анализу, применяемому во всех отраслях народного хозяйства и научных исследованиях. Второе издание (1-е изд. перевода — 1973 г. - вышло в одной книге) значительно переработано и дополнено новыми алгоритмами и сравнением их достоинств. В кн. 2 приводится описание модели, нелинейной по параметрам регрессии, обширная библиография и приложения.
Для специалистов — статистиков, экономистов, социологов, научных работников.




ВАРИАЦИИ ПРЕДЫДУЩИХ МЕТОДОВ.
Хотя обсуждавшиеся ранее методы и не обеспечивают с абсолютной точностью выбор наилучшей модели, обычно они тем не менее позволяют выбрать подходящую модель. Поэтому для улучшения выбора модели были предложены некоторые другие методы, основанные на комбинации рассмотренных приемов. Обсудим теперь два таких метода.

Первое предложение сводится к следующему: проведите шаговую регрессионную процедуру с заданными уровнями значимости для включения и исключения. По окончании процедуры определите число переменных в итоговой модели. Используя это число, равное, например, q, найдите возможные наборы, содержащие q переменных из r исходных переменных, и выберите наилучший набор.

Мнение. Этот метод позволяет обнаружить ситуацию, отмеченную при обсуждении данных Хальда для двухфакторных случаев, а именно когда имеются два «кандидата для включения в модель» вместо одного. Если это имеет место, то можно сказать, что данные содержат недостаточно информации для однозначного выбора. Чтобы окончательно выбрать модель, требуются дополнительные априорные соображения и здравый смысл экспериментатора.

ОГЛАВЛЕНИЕ.
Предисловие к русскому изданию.
Глава 6. Выбор «наилучшего» уравнения регрессии.
6.0. Введение.
6.1. Метод всех возможных регрессий.
6.2. Метод выбора «наилучшего подмножества» предикторов.
6.3. Метод исключения.
6.4. Шаговый регрессионный метод.
6.5. Недостаток, который следует понять, не придавая ему слишком большого значения.
6.6. Вариации предыдущих методов.
6.7. Гребневая (ридж) регрессия.
6.8. ПРЕСС.
6.9. Регрессия на главных компонентах.
6.10. Регрессия на собственных значениях.
6.11. Ступенчатый регрессионный метод.
6.12. Резюме.
6.13. Вычислительные аспекты шаговой регрессии.
6.14. Робастная (устойчивая) регрессия.
6.15. Некоторые замечания о пакетах прикладных программ по статистике.
Приложение 6А. Каноническая форма гребневой регрессии.
Упражнения.
Ответы к упражнениям.
Глава 7. Два типичных примера.
7.0. Введение.
7.1. Первая задача.
7.2. Исследование данных.
7.3. Выбор первого фактора для включения в регрессию.
7.4. Построение новых переменных.
7.5. Включение в модель взаимодействия.
7.6. Расширение модели.
7.7. Вторая задача. Численные примеры поверхности второго порядка, построенной для трех и для двух факторов.
Упражнения.
Ответы к упражнениям.
Глава 8. Множественная регрессия и построение математической модели.
8.0. Введение.
8.1. Планирование процесса построения модели.
8.2. Разработка математической модели.
8.3. Проверка и использование математической модели.
Глава 9. Приложение множественной регрессии к задачам дисперсионного анализа.
9.0. Введение.
9.1. Односторонняя классификация. Пример.
9.2. Регрессионный анализ для примера с односторонней классификацией.
9.3. Односторонняя классификация.
9.4. Регрессионная обработка односторонней классификации с использованием исходной модели.
9.5. Регрессионная обработка данных в случае односторонней классификации: независимые нормальные уравнения.
9.6. Двусторонняя классификация с равным числом наблюдений в ячейках. Пример.
9.7. Регрессионная обработка примера с двусторонней классификацией.
9.8. Двусторонняя классификация с равным числом наблюдений в ячейках.
9.9. Регрессионная обработка двусторонней классификации с равным числом наблюдений в ячейках.
9.10. Пример. Двусторонняя классификация.
9.11. Комментарии.
Упражнения.
Ответы к упражнениям.
Глава 10. Введение в нелинейное оценивание.
10.0. Введение.
10.1. Метод наименьших квадратов в нелинейном случае.
10.2. Оценивание параметров нелинейных систем.
10.3. Пример.
10.4. Некоторые замечания о репараметризации модели.
10.5. Геометрия линейного метода наименьших квадратов.
10.6. Геометрия нелинейного метода наименьших квадратов.
10.7. Нелинейные модели роста.
10.8. Нелинейные модели; другие работы.
Упражнения.
Ответы к упражнениям.
Приложения.
Приложение А.
Приложение Б.
Приложение В.
Библиография.
Дополнительная библиография, составленная переводчиками.
Словарь терминов, относящихся к регрессионному анализу.



Бесплатно скачать электронную книгу в удобном формате, смотреть и читать:
Скачать книгу Прикладной регрессионный анализ, монография, книга 2, Дрейпер Н., Смит Г., 1987 - fileskachat.com, быстрое и бесплатное скачивание.

Скачать djvu
Ниже можно купить эту книгу по лучшей цене со скидкой с доставкой по всей России.Купить эту книгу


Скачать - djvu - Яндекс.Диск.




Теги: учебник по математике :: математика :: Дрейпер :: Смит