Regression Using JMP

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出版者:John Wiley & Sons Inc 作者:Freund, Rudolf J./ Littell, Ramon C./ Creighton, Lee 出品人: 页数:288 译者: 出版时间:2003-8 价格:636.00元 装帧:Pap isbn号码:9780471483076 丛书系列:
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具体描述

Filled with examples, "Regression Using JMP" introduces you to the basics of regression analysis using JMP software. You will learn how to perform regression analyses using a wide variety of models including linear and nonlinear models. Taking a tutorial approach, the author cover the customary Fit Y by X and Fit Model platforms, as well as the new features and capabilities of JMP Version 5, Output is covered in helpful detail. Thorough discussion of the following is also presented: confidence limits polynomial and smoothing models examples using JMP scripting language regression in the context of linear model methodology diagnosis of and remedies for data problems including outliers and collinearity.Statistical consultants familiar with regression analysis and with basic JMP concepts will appreciate the conversational, 'what to look for' and 'what if' scenarios presented. Non-Statisticians with a working knowledge of statistical concepts will learn to use JMP successfully for each analysis.

这本书以数据分析为核心,系统性地介绍了回归分析这一重要的统计方法。它详细讲解了各种常见回归模型,包括线性回归、多元回归及非参数回归等,并通过丰富的理论知识帮助读者理解其背后的数学原理和应用逻辑。书中注重内容的完整性,覆盖从数据预处理到结果解释的每一个环节,确保读者能够全面掌握回归分析在实际研究中的价值。 一本亮点在于它不仅仅停留在理论层面,更强调通过真实案例和具体应用,让学习过程更具针对性。书中包含大量图表和示例数据,使读者能够直观地理解不同模型的表现以及如何进行有效的参数选择与评估。此外,作者深入探讨了回归结果的可靠性、稳健性分析以及可能存在的误差来源,为研究者提供了严谨的思考框架。 书中还特别注重强调数据预处理的重要性,包括数据清洗、缺失值处理及特征工程等关键步骤,帮助读者建立扎实的数据准备基础。同时,作者详细介绍了多种评估指标,如R平方值、调整R平方值以及均方误差等,使读者能够科学地衡量模型的拟合效果和泛化能力。 对于希望深入了解回归分析工具和技术的读者,这本书提供了全面而系统的学习路径。无论是初学者还是已经具备基础知识的人,都能通过详实的内容和丰富的实例,提升自己的数据分析能力。书中还特别强调了与现代统计软件如JMP的结合使用,通过具体操作指导读者掌握回归模型的实现步骤,使理论更易于应用。 此外,本书注重逻辑的贯通性和层次分明,内容结构清晰,便于读者逐步积累知识。在学习过程中,每一章都紧密联系前后内容,通过系统化的安排帮助读者形成完整的认知框架。书中的语言简洁明了,避免了过多的术语堆积,使得核心概念易于理解,同时确保每一个细节都经过精心设计,没有遗漏重要信息。 总体来说,这本书不仅是一本技术性的教材,更是对读者的全面指导,它帮助大家从理论入手,逐步掌握回归分析的各个方面,为实际研究和工作提供了坚实的支持。通过系统的学习和实践,读者将能够更灵活地应用这一重要的统计工具,提升自己的数据分析水平。

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