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Linear Models and the Relevant Distributions and Matrix Algebra (eBook)

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2018
538 Seiten
CRC Press (Verlag)
978-1-351-26467-9 (ISBN)
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Linear Models and the Relevant Distributions and Matrix Algebra provides in-depth and detailed coverage of the use of linear statistical models as a basis for parametric and predictive inference. It can be a valuable reference, a primary or secondary text in a graduate-level course on linear models, or a resource used (in a course on mathematical statistics) to illustrate various theoretical concepts in the context of a relatively complex setting of great practical importance.Features: Provides coverage of matrix algebra that is extensive and relatively self-contained and does so in a meaningful context Provides thorough coverage of the relevant statistical distributions, including spherically and elliptically symmetric distributions Includes extensive coverage of multiple-comparison procedures (and of simultaneous confidence intervals), including procedures for controlling the k-FWER and the FDR Provides thorough coverage (complete with detailed and highly accessible proofs) of results on the properties of various linear-model procedures, including those of least squares estimators and those of the F test. Features the use of real data sets for illustrative purposes Includes many exercises
Erscheint lt. Verlag 22.3.2018
Sprache englisch
Themenwelt Mathematik / Informatik Mathematik Algebra
ISBN-10 1-351-26467-2 / 1351264672
ISBN-13 978-1-351-26467-9 / 9781351264679
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