Functional Relations, Random Coefficients, and Nonlinear Regression with Application to Kinetic Data
S. Johansen
เชกเชฟเชธเซ 2012 ยท Lecture Notes in Statistics เชชเซเชธเซเชคเช 22 ยท Springer Science & Business Media
1.0star
1 เชฐเชฟเชตเซเชฏเซreport
เช-เชชเซเชธเซเชคเช
126
เชชเซเช
reportเชฐเซเชเชฟเชเช เช
เชจเซ เชฐเชฟเชตเซเชฏเซ เชเชเชพเชธเซเชฒเชพ เชจเชฅเซย เชตเชงเซ เชเชพเชฃเซ
เช เช-เชชเซเชธเซเชคเช เชตเชฟเชถเซ
These notes on regression give an introduction to some of the techniques that I have found useful when working with various data sets in collaboration with Dr. S. Keiding (Copenhagen) and Dr. J.W.L. Robinson (Lausanne). The notes are based on some lectures given at the Institute of Mathematical Statistics, University of Copenhigen, 1978-81, for graduate students, and assumes a familiarity with statistical theory corresponding to the book by C.R. Rao: "Linear Statistical Inference and its Applications". Wiley, New York (1973) . The mathematical tools needed for the algebraic treatment of the models are some knowledge of finite dimensional vector spaces with an inner product and the notion of orthogonal projection. For the analytic treatment I need characteristic functions and weak convergence as the main tools. The most important statistical concepts are the general linear model for Gaussian variables and the general methods of maximum likelihood estimation as well as the likelihood ratio test. All these topics are presented in the above mentioned book by Rao and the reader is referred to that for details. For convenience a short appendix is added where the fundamental concepts from linear algebra are discussed.
เชฐเซเชเชฟเชเช เช เชจเซ เชฐเชฟเชตเซเชฏเซ
1.0
1 เชฐเชฟเชตเซเชฏเซ
เช เช-เชชเซเชธเซเชคเชเชจเซ เชฐเซเชเชฟเชเช เชเชชเซ
เชคเชฎเซ เชถเซเช เชตเชฟเชเชพเชฐเซ เชเซ เช
เชฎเชจเซ เชเชฃเชพเชตเซ.
เชฎเชพเชนเชฟเชคเซ เชตเชพเชเชเชตเซ
เชธเซเชฎเชพเชฐเซเชเชซเซเชจ เช
เชจเซ เชเซ
เชฌเซเชฒเซเช
Android เช
เชจเซ iPad/iPhone เชฎเชพเชเซ Google Play Books เชเชช เชเชจเซเชธเซเชเซเชฒ เชเชฐเซ. เชคเซ เชคเชฎเชพเชฐเชพ เชเชเชพเชเชจเซเช เชธเชพเชฅเซ เชเชเซเชฎเซ
เชเชฟเช เชฐเซเชคเซ เชธเชฟเชเช เชฅเชพเชฏ เชเซ เช
เชจเซ เชคเชฎเชจเซ เชเซเชฏเชพเช เชชเชฃ เชนเซ เชคเซเชฏเชพเช เชคเชฎเชจเซ เชเชจเชฒเชพเชเชจ เช
เชฅเชตเชพ เชเชซเชฒเชพเชเชจ เชตเชพเชเชเชตเชพเชจเซ เชฎเชเชเซเชฐเซ เชเชชเซ เชเซ.
เชฒเซ
เชชเชเซเชช เช
เชจเซ เชเชฎเซเชชเซเชฏเซเชเชฐ
Google Play เชชเชฐ เชเชฐเซเชฆเซเชฒ เชเชกเชฟเชเชฌเซเชเชจเซ เชคเชฎเซ เชคเชฎเชพเชฐเชพ เชเชฎเซเชชเซเชฏเซเชเชฐเชจเชพ เชตเซเชฌ เชฌเซเชฐเชพเชเชเชฐเชจเซ เชเชชเชฏเซเช เชเชฐเซเชจเซ เชธเชพเชเชญเชณเซ เชถเชเซ เชเซ.
eReaders เช
เชจเซ เช
เชจเซเชฏ เชกเชฟเชตเชพเชเชธ
Kobo เช-เชฐเซเชกเชฐ เชเซเชตเชพ เช-เชเชเช เชกเชฟเชตเชพเชเชธ เชชเชฐ เชตเชพเชเชเชตเชพ เชฎเชพเชเซ, เชคเชฎเชพเชฐเซ เชซเชพเชเชฒเชจเซ เชกเชพเชเชจเชฒเซเชก เชเชฐเซเชจเซ เชคเชฎเชพเชฐเชพ เชกเชฟเชตเชพเชเชธ เชชเชฐ เชเซเชฐเชพเชจเซเชธเชซเชฐ เชเชฐเชตเชพเชจเซ เชเชฐเซเชฐ เชชเชกเชถเซ. เชธเชชเซเชฐเซเชเซเชก เช-เชฐเซเชกเชฐ เชชเชฐ เชซเชพเชเชฒเซ เชเซเชฐเชพเชจเซเชธเซเชซเชฐ เชเชฐเชตเชพ เชฎเชพเชเซ เชธเชนเชพเชฏเชคเชพ เชเซเชจเซเชฆเซเชฐเชจเซ เชตเชฟเชเชคเชตเชพเชฐ เชธเซเชเชจเชพเช เช
เชจเซเชธเชฐเซ.
