Modelli Lineari Generalizzati
Author:   Alessandra Salvan ,  Nicola Sartori ,  Luigi Pace
Publisher:   Springer Verlag
Edition:   1a ed. 2020
Volume:   124
ISBN:  

9788847040014


Pages:   349
Publication Date:   07 August 2020
Format:   Paperback
Availability:   Manufactured on demand   Availability explained
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Modelli Lineari Generalizzati


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Overview

Il volume fornisce un'introduzione a teoria e applicazioni dei modelli lineari generalizzati. Si presentano  modelli di regressione per risposte continue, binarie, categoriali e di conteggio. Si offre anche un'introduzione ai modelli per risposte correlate. Utilizzando il software statistico R, vengono forniti gli strumenti per l'analisi dei dati tramite i diversi modelli parametrici e semiparametrici.  Gli esempi con R alla fine di ciascun capitolo rappresentano una guida ad esercitazioni con il computer e richiedono una partecipazione attiva nello svolgere le analisi proposte. Numerosi esercizi concludono ogni capitolo. Il taglio adottato è funzionale ad approfondire in modo integrato aspetti teorici e applicativi. Unico nel suo genere, è rivolto agli studenti di Scienze Statistiche.    

Full Product Details

Author:   Alessandra Salvan ,  Nicola Sartori ,  Luigi Pace
Publisher:   Springer Verlag
Imprint:   Springer Verlag
Edition:   1a ed. 2020
Volume:   124
Dimensions:   Width: 15.50cm , Height: 1.50cm , Length: 23.50cm
Weight:   0.659kg
ISBN:  

9788847040014


ISBN 10:   8847040019
Pages:   349
Publication Date:   07 August 2020
Audience:   Professional and scholarly ,  Professional & Vocational
Format:   Paperback
Publisher's Status:   Active
Availability:   Manufactured on demand   Availability explained
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Language:   Italian

Table of Contents

1. Modelli lineari e lineari generalizzati.- 2. Modelli lineari generalizzati.- 3. Modelli per dati bancari.- 4. Modelli per risposte politomiche.- 5. Modelli per dati di conteggio.- 6. Quasi-verosimiglianza.- Modelli per risposte correlate.- A Dati utilizzati nel testo.- B Distribuzioni di probabilità.- C Eguaglianza tra stime OLS e GLS.- D Il metodo delta.- E Funzioni generatrici.- F Codice R per l’esempio 2.9.- G Equivalenza tra residui di Pearson e di devianza.- H Modelli per la sovradispersione: schema.

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Author Information

Alessandra Salvan è professoressa ordinaria di Statistica presso il Dipartimento di Scienze Statistiche dell’Università di Padova dal 2002. Ha tenuto corsi di Statistica di base, Inferenza Statistica, Statistica Matematica, Modelli Statistici per corsi di laurea, laurea magistrale e dottorato in Scienze Statistiche. La sua attività di ricerca riguarda temi di metodologia dell’inferenza statistica.   Nicola Sartori è professore ordinario di Statistica presso il Dipartimento di Scienze Statistiche dell'Università di Padova dal 2018. Ha tenuto corsi di Statistica di base, Inferenza Statistica, Modelli Statistici e Statistica Computazionale sia per corsi di laurea in Economia sia per corsi di laurea, laurea magistrale e dottorato in Scienze Statistiche. L'attività di ricerca riguarda aspetti metodologici e computazionali dell'inferenza statistica. Luigi Pace è professore ordinario di Statistica presso l'Università di Udine dal2000.  Afferisce al Dipartimento di Scienze Economiche e Statistiche. Da svariati anni impartisce insegnamenti di Statistica per la laurea in Informatica e per la laurea magistrale in Matematica. La sua attività di ricerca riguarda principalmente temi di metodologia dell'inferenza statistica basata sulla verosimiglianza. 

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