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Applied regression analysis / Norman R. Draper, Harry Smith.
Tipo de material:
TextoSeries Wiley series in probability and statistics. Texts and references sectionDetalles de publicación: New York : John Wiley, 1998,1980Edición: 3rd edDescripción: xvii, 706 p. : ill. ; 26 cm. + 1 disquete (3 1/2 in.)ISBN: - 0471170828 (acidfree paper)
- 0471029955
- QA278.2 .D7 1998
Contenidos parciales:
1. Fitting a straight line by least squares.-- 2. The matrix approach to linear regression.-- 3. The examination of residuals.-- 4. Two predictor variables.-- 5. More complicated models.-- 6. Selecting the "Best" regression equation.-- 7. Two specific problems.-- 8. Multiple regression and mathematical model building.-- 9. Multiple regression applied to analysis of variance problems.-- 10. An introduction to nonlinear estimation.
| Tipo de ítem | Biblioteca actual | Colección | Signatura topográfica | Copia número | Estado | Notas | Fecha de vencimiento | Código de barras | |
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01-Préstamo Interno (Libros)
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Biblioteca de la Unidad Académica de Agricultura | Acervo General | QA278.2 .D7 1980 | V. 1 Ej. 06 | No sale a préstamo | 187407 | |||
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01-Préstamo Interno (Libros)
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Biblioteca de la Unidad Académica de Ingeniería Pesquera | Acervo General | QA278.2 .D7 1998 | Disponible | Préstamo interno (etiqueta naranja) | 062630 | |||
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01-Préstamo Interno (Libros)
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Biblioteca de la Unidad Académica de Veterinaria | Acervo General | QA278.2 .D7 1998 | Disponible | Préstamo interno (etiqueta naranja) | 062265 | |||
03-Préstamo a 3 días (Libros)
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Biblioteca Magna a | Acervo General | QA278.2 .D7 1998 | Disponible | 062653 | ||||
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01-Préstamo Interno (Libros)
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Biblioteca Magna a | Acervo General | QA278.2 .D7 1998 | Disponible | Préstamo interno (etiqueta naranja) | 062651 | |||
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03-Préstamo a 3 días (Libros)
|
Biblioteca Magna a | Acervo General | QA278.2 .D7 1998 | Disponible | 062652 |
Una publicación de Wiley-Interscience-Interscience.
1. Fitting a straight line by least squares.-- 2. The matrix approach to linear regression.-- 3. The examination of residuals.-- 4. Two predictor variables.-- 5. More complicated models.-- 6. Selecting the "Best" regression equation.-- 7. Two specific problems.-- 8. Multiple regression and mathematical model building.-- 9. Multiple regression applied to analysis of variance problems.-- 10. An introduction to nonlinear estimation.