Name: Solutions Manual to Accompany Introduction to Linear Regression Analysis (en Inglés)
Price: 65520.00 CLP
Availability: InStock
Author: Douglas C. Montgomery; Elizabeth A. Peck; G. Geoffrey Vining
ISBN: 9781119578697

portada Solutions Manual to Accompany Introduction to Linear Regression Analysis (en Inglés)

Formato

Libro Físico

Editorial

Wiley

Autor

Douglas C. Montgomery; Elizabeth A. Peck; G. Geoffrey Vining

Año

2021

Idioma

Inglés

N° páginas

165

Encuadernación

Tapa Blanda

ISBN13

9781119578697

N° edición

Categorías

Probabilidad y estadística

Solutions Manual to Accompany Introduction to Linear Regression Analysis (en Inglés)

Douglas C. Montgomery; Elizabeth A. Peck; G. Geoffrey Vining (Autor) · Wiley · Tapa Blanda

Libro Físico

$ 65.520

$ 91.000

Ahorras: $ 25.480

28% descuento

Envío normal

Origen: Estados Unidos (Costos de importación incluídos en el precio)

Se enviará desde nuestra bodega entre el Martes 11 de Junio y el Viernes 21 de Junio.

Lo recibirás en cualquier lugar de Chile entre 1 y 3 días hábiles luego del envío.

Reseña del libro "Solutions Manual to Accompany Introduction to Linear Regression Analysis (en Inglés)"

As the Solutions Manual, this book is meant to accompany the main title, Introduction to Linear Regression Analysis, Sixth Edition. Clearly balancing theory with applications, this book describes both the conventional and less common uses of linear regression in the practical context of today's mathematical and scientific research. Beginning with a general introduction to regression modeling, including typical applications, the book then outlines a host of technical tools that form the linear regression analytical arsenal, including: basic inference procedures and introductory aspects of model adequacy checking; how transformations and weighted least squares can be used to resolve problems of model inadequacy; how to deal with influential observations; and polynomial regression models and their variations. The book also includes material on regression models with autocorrelated errors, bootstrapping regression estimates, classification and regression trees, and regression model validation.