В книге рассматриваются классическая теория и современные результаты в области регрессионного анализа - одного из важнейших направлений анализа статистических данных. Автором детально изложены основы регрессионного и дисперсионного анализа в предположении нормальности наблюдений, методики выбора статистических гипотез и подбора оптимальной модели с использованием информационных критериев. Уделяется внимание неполным классификациям дисперсионного анализа и моделям с рандомизацией. Рассмотрены вопросы теории и практики регрессионного анализа в обобщенных линейных моделях при анализе таблиц сопряженности и коротких временных рядов ("лонгитьюдных данных"). Предложены методы реализации численного анализа с использованием свободного программного обеспечения R. Книга рассчитана на научных работников математических специальностей, занимающихся статистическим анализом данных, но может быть интересна и специалистам медицинских, биологических и технических направлений. Может быть...
V knige rassmatrivajutsja klassicheskaja teorija i sovremennye rezultaty v oblasti regressionnogo analiza - odnogo iz vazhnejshikh napravlenij analiza statisticheskikh dannykh. Avtorom detalno izlozheny osnovy regressionnogo i dispersionnogo analiza v predpolozhenii normalnosti nabljudenij, metodiki vybora statisticheskikh gipotez i podbora optimalnoj modeli s ispolzovaniem informatsionnykh kriteriev. Udeljaetsja vnimanie nepolnym klassifikatsijam dispersionnogo analiza i modeljam s randomizatsiej. Rassmotreny voprosy teorii i praktiki regressionnogo analiza v obobschennykh linejnykh modeljakh pri analize tablits soprjazhennosti i korotkikh vremennykh rjadov ("longitjudnykh dannykh"). Predlozheny metody realizatsii chislennogo analiza s ispolzovaniem svobodnogo programmnogo obespechenija R. Kniga rasschitana na nauchnykh rabotnikov matematicheskikh spetsialnostej, zanimajuschikhsja statisticheskim analizom dannykh, no mozhet byt interesna i spetsialistam meditsinskikh, biologicheskikh i tekhnicheskikh napravlenij. Mozhet byt...
