Von dem Buch Nichtlineare Regressionsmodelle in Excel haben wir 2 gleiche oder sehr ähnliche Ausgaben identifiziert!
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100%: Eckehardt Spenhoff: Nichtlineare Regressionsmodelle in Excel (ISBN: 9783346276575) GRIN Verlag, in Deutsch, Taschenbuch.
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100%: Spenhoff, Eckehardt: Nichtlineare Regressionsmodelle in Excel (eBook, PDF) (ISBN: 9783346276568) in Deutsch, auch als eBook.
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Bester Preis: Fr. 44.03 (€ 44.99)¹ (vom 12.12.2020)1
Nichtlineare Regressionsmodelle in Excel (eBook, PDF)
~DE NW
ISBN: 9783346276568 bzw. 3346276562, vermutlich in Deutsch, GRIN Verlag, neu.
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Fachbuch aus dem Jahr 2020 im Fachbereich Mathematik - Statistik, Sprache: Deutsch, Abstract: Diese Arbeit beschäftigt sich mit nichtlinearen Regressionsmodellen. Nichtlineare Regressionsmodelle sind wichtige Werkzeuge, da viele chemische, biologische und physikalische Prozesse besser durch nichtlineare als lineare Modelle dargestellt werden. Das Anpassen nichtlinearer Modelle ist kein einstufiges Verfahren, sondern ein aufwendiger Prozess, der bei jedem einzelnen Schritt einer sorgfältigen Prüfung bedarf. Abhängig vom Ziel und der Anwendung werden beim Anpassen nichtlinearer Modelle unterschiedliche Prioritäten festgelegt. Dazu gehören akzeptable Parameterschätzungen und eine gute Modellanpassung unter Einhaltung der Voraussetzungen statistischer Modelle. Es werden 61 Modelle vorgegeben, ausserdem können auf drei Arten Konfidenzintervalle berechnet werden. Die Parameter werden mittels OLS-Regressionen, gewichteten Regressionen (z.B. Tukeys Biweight) und Bootstrap Regressionen geschätzt. Abgerundet werden die Analysen durch umfangreiche Tests der Residuen (Normalverteilungstest, Breusch-Pagan Test bezüglich Heteroskedastizität u.v.m.).
Fachbuch aus dem Jahr 2020 im Fachbereich Mathematik - Statistik, Sprache: Deutsch, Abstract: Diese Arbeit beschäftigt sich mit nichtlinearen Regressionsmodellen. Nichtlineare Regressionsmodelle sind wichtige Werkzeuge, da viele chemische, biologische und physikalische Prozesse besser durch nichtlineare als lineare Modelle dargestellt werden. Das Anpassen nichtlinearer Modelle ist kein einstufiges Verfahren, sondern ein aufwendiger Prozess, der bei jedem einzelnen Schritt einer sorgfältigen Prüfung bedarf. Abhängig vom Ziel und der Anwendung werden beim Anpassen nichtlinearer Modelle unterschiedliche Prioritäten festgelegt. Dazu gehören akzeptable Parameterschätzungen und eine gute Modellanpassung unter Einhaltung der Voraussetzungen statistischer Modelle. Es werden 61 Modelle vorgegeben, ausserdem können auf drei Arten Konfidenzintervalle berechnet werden. Die Parameter werden mittels OLS-Regressionen, gewichteten Regressionen (z.B. Tukeys Biweight) und Bootstrap Regressionen geschätzt. Abgerundet werden die Analysen durch umfangreiche Tests der Residuen (Normalverteilungstest, Breusch-Pagan Test bezüglich Heteroskedastizität u.v.m.).
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Symbolbild
Nichtlineare Regressionsmodelle in Excel
DE NW EB DL
ISBN: 9783346276568 bzw. 3346276562, in Deutsch, GRIN Verlag, neu, E-Book, elektronischer Download.
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Nichtlineare Regressionsmodelle in Excel: Fachbuch aus dem Jahr 2020 im Fachbereich Mathematik - Statistik, Sprache: Deutsch, Abstract: Diese Arbeit beschäftigt sich mit nichtlinearen Regressionsmodellen. Nichtlineare Regressionsmodelle sind wichtige Werkzeuge, da viele chemische, biologische und physikalische Prozesse besser durch nichtlineare als lineare Modelle dargestellt werden. Das Anpassen nichtlinearer Modelle ist kein einstufiges Verfahren, sondern ein aufwendiger Prozess, der bei jedem einzelnen Schritt einer sorgfältigen Prüfung bedarf. Abhängig vom Ziel und der Anwendung werden beim Anpassen nichtlinearer Modelle unterschiedliche Prioritäten festgelegt. Dazu gehören akzeptable Parameterschätzungen und eine gute Modellanpassung unter Einhaltung der Voraussetzungen statistischer Modelle. Es werden 61 Modelle vorgegeben, ausserdem können auf drei Arten Konfidenzintervalle berechnet werden. Die Parameter werden mittels OLS-Regressionen, gewichteten Regressionen (z.B. Tukeys Biweight) und Bootstrap Regressionen geschätzt. Abgerundet werden die Analysen durch umfangreiche Tests der Residuen (Normalverteilungstest, Breusch-Pagan Test bezüglich Heteroskedastizität u.v.m.). Ebook.
Nichtlineare Regressionsmodelle in Excel: Fachbuch aus dem Jahr 2020 im Fachbereich Mathematik - Statistik, Sprache: Deutsch, Abstract: Diese Arbeit beschäftigt sich mit nichtlinearen Regressionsmodellen. Nichtlineare Regressionsmodelle sind wichtige Werkzeuge, da viele chemische, biologische und physikalische Prozesse besser durch nichtlineare als lineare Modelle dargestellt werden. Das Anpassen nichtlinearer Modelle ist kein einstufiges Verfahren, sondern ein aufwendiger Prozess, der bei jedem einzelnen Schritt einer sorgfältigen Prüfung bedarf. Abhängig vom Ziel und der Anwendung werden beim Anpassen nichtlinearer Modelle unterschiedliche Prioritäten festgelegt. Dazu gehören akzeptable Parameterschätzungen und eine gute Modellanpassung unter Einhaltung der Voraussetzungen statistischer Modelle. Es werden 61 Modelle vorgegeben, ausserdem können auf drei Arten Konfidenzintervalle berechnet werden. Die Parameter werden mittels OLS-Regressionen, gewichteten Regressionen (z.B. Tukeys Biweight) und Bootstrap Regressionen geschätzt. Abgerundet werden die Analysen durch umfangreiche Tests der Residuen (Normalverteilungstest, Breusch-Pagan Test bezüglich Heteroskedastizität u.v.m.). Ebook.
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