Modelli Lineari Generalizzati

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ยท UNITEXT แƒฌแƒ˜แƒ’แƒœแƒ˜ 124 ยท Springer Nature
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Il volume fornisce un'introduzione a teoria e applicazioni dei modelli lineari generalizzati. Si presentano modelli di regressione per risposte continue, binarie, categoriali e di conteggio. Si offre anche un'introduzione ai modelli per risposte correlate. Utilizzando il software statistico R, vengono forniti gli strumenti per l'analisi dei dati tramite i diversi modelli parametrici e semiparametrici. Gli esempi con R alla fine di ciascun capitolo rappresentano una guida ad esercitazioni con il computer e richiedono una partecipazione attiva nello svolgere le analisi proposte. Numerosi esercizi concludono ogni capitolo. Il taglio adottato รจ funzionale ad approfondire in modo integrato aspetti teorici e applicativi. Unico nel suo genere, รจ rivolto agli studenti di Scienze Statistiche.

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Alessandra Salvan รจ professoressa ordinaria di Statistica presso il Dipartimento di Scienze Statistiche dellโ€™Universitร  di Padova dal 2002. Ha tenuto corsi di Statistica di base, Inferenza Statistica, Statistica Matematica, Modelli Statistici per corsi di laurea, laurea magistrale e dottorato in Scienze Statistiche. La sua attivitร  di ricerca riguarda temi di metodologia dellโ€™inferenza statistica.

Nicola Sartori รจ professore ordinario di Statistica presso il Dipartimento di Scienze Statistiche dell'Universitร  di Padova dal 2018. Ha tenuto corsi di Statistica di base, Inferenza Statistica, Modelli Statistici e Statistica Computazionale sia per corsi di laurea in Economia sia per corsi di laurea, laurea magistrale e dottorato in Scienze Statistiche. L'attivitร  di ricerca riguarda aspetti metodologici e computazionali dell'inferenza statistica.

Luigi Pace รจ professore ordinario di Statistica presso l'Universitร  di Udine dal2000. Afferisce al Dipartimento di Scienze Economiche e Statistiche. Da svariati anni impartisce insegnamenti di Statistica per la laurea in Informatica e per la laurea magistrale in Matematica. La sua attivitร  di ricerca riguarda principalmente temi di metodologia dell'inferenza statistica basata sulla verosimiglianza.

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