Applied Linear Regression for Business Analytics with R A Practical Guide to Data Science with Case Studies /

Bibliographische Detailangaben
1. Verfasser: McGibney, Daniel P. (VerfasserIn)
Körperschaft: SpringerLink (Online service)
Zusammenfassung:XVII, 276 p. 86 illus., 53 illus. in color.
text
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: Cham : Springer International Publishing : Imprint: Springer, 2023.
Ausgabe:1st ed. 2023.
Schriftenreihe:International Series in Operations Research & Management Science, 337
Schlagworte:
Online-Zugang:https://doi.org/10.1007/978-3-031-21480-6
Format: Elektronisch Buch
Inhaltsangabe:
  • 1. Introduction
  • 2. Basic Statistics and Functions using R
  • 3. Regression Fundamentals
  • 4. Simple Linear Regression
  • 5. Multiple Regression
  • 6. Estimation Intervals and Analysis of Variance
  • 7. Predictor Variable Transformations
  • 8. Model Diagnostics
  • 9. Variable Selection.