Understanding Regression Analysis
eBook - ePub

Understanding Regression Analysis

A Conditional Distribution Approach

Peter H. Westfall, Andrea L. Arias

  1. 496 pagine
  2. English
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  4. Disponibile su iOS e Android
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Understanding Regression Analysis

A Conditional Distribution Approach

Peter H. Westfall, Andrea L. Arias

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Understanding Regression Analysis unifies diverse regression applications including the classical model, ANOVA models, generalized models including Poisson, Negative binomial, logistic, and survival, neural networks, and decision trees under a common umbrella -- namely, the conditional distribution model. It explains why the conditional distribution model is the correct model, and it also explains (proves) why the assumptions of the classical regression model are wrong. Unlike other regression books, this one from the outset takes a realistic approach that all models are just approximations. Hence, the emphasis is to model Nature's processes realistically, rather than to assume (incorrectly) that Nature works in particular, constrained ways.

Key features of the book include:



  • Numerous worked examples using the R software


  • Key points and self-study questions displayed "just-in-time" within chapters


  • Simple mathematical explanations ("baby proofs") of key concepts


  • Clear explanations and applications of statistical significance ( p -values), incorporating the American Statistical Association guidelines


  • Use of "data-generating process" terminology rather than "population"


  • Random- X framework is assumed throughout (the fixed- X case is presented as a special case of the random- X case)


  • Clear explanations of probabilistic modelling, including likelihood-based methods


  • Use of simulations throughout to explain concepts and to perform data analyses

This book has a strong orientation towards science in general, as well as chapter-review and self-study questions, so it can be used as a textbook for research-oriented students in the social, biological and medical, and physical and engineering sciences. As well, its mathematical emphasis makes it ideal for a text in mathematics and statistics courses. With its numerous worked examples, it is also ideally suited to be a reference book for all scientists.

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Informazioni

Indice dei contenuti

  1. Cover
  2. Half Title
  3. Title Page
  4. Copyright Page
  5. Table of Contents
  6. Preface
  7. Authors
  8. 1. Introduction to Regression Models
  9. 2. Estimating Regression Model Parameters
  10. 3. The Classical Model and Its Consequences
  11. 4. Evaluating Assumptions
  12. 5. Transformations
  13. 6. The Multiple Regression Model
  14. 7. Multiple Regression from the Matrix Point of View
  15. 8. R-Squared, Adjusted R-Squared, the F Test, and Multicollinearity
  16. 9. Polynomial Models and Interaction (Moderator) Analysis
  17. 10. ANOVA, ANCOVA, and Other Applications of Indicator Variables
  18. 11. Variable Selection
  19. 12. Heteroscedasticity and Non-independence
  20. 13. Models for Binary, Nominal, and Ordinal Response Variables
  21. 14. Models for Poisson and Negative Binomial Response
  22. 15. Censored Data Models
  23. 16. Outliers: Identification, Problems, and Remedies (Good and Bad)
  24. 17. Neural Network Regression
  25. 18. Regression Trees
  26. 19. Bookend
  27. Index
Stili delle citazioni per Understanding Regression Analysis

APA 6 Citation

Westfall, P., & Arias, A. (2020). Understanding Regression Analysis (1st ed.). CRC Press. Retrieved from https://www.perlego.com/book/1628714/understanding-regression-analysis-pdf (Original work published 2020)

Chicago Citation

Westfall, Peter, and Andrea Arias. (2020) 2020. Understanding Regression Analysis. 1st ed. CRC Press. https://www.perlego.com/book/1628714/understanding-regression-analysis-pdf.

Harvard Citation

Westfall, P. and Arias, A. (2020) Understanding Regression Analysis. 1st edn. CRC Press. Available at: https://www.perlego.com/book/1628714/understanding-regression-analysis-pdf (Accessed: 25 September 2021).

MLA 7 Citation

Westfall, Peter, and Andrea Arias. Understanding Regression Analysis. 1st ed. CRC Press, 2020. Web. 25 Sept. 2021.