The Linear Model and Hypothesis: A General Unifying Theory

· Springer
eBook
205
หน้า

เกี่ยวกับ eBook เล่มนี้

This book provides a concise and integrated overview of hypothesis testing in four important subject areas, namely linear and nonlinear models, multivariate analysis, and large sample theory. The approach used is a geometrical one based on the concept of projections and their associated idempotent matrices, thus largely avoiding the need to involvematrix ranks. It is shown that all the hypotheses encountered are either linear or asymptotically linear, and that all the underlying models used are either exactly or asymptotically linear normal models. This equivalence can be used, for example, to extend the concept of orthogonality to other models in the analysis of variance, and to show that the asymptotic equivalence of the likelihood ratio, Wald, and Score (Lagrange Multiplier) hypothesis tests generally applies.

เกี่ยวกับผู้แต่ง

George Seber is an Emeritus Professor of Statistics at Auckland University, New Zealand. He is an elected Fellow of the Royal Society of New Zealand, recipient of their Hector medal in Information Science, and recipient of an international Distinguished Statistical Ecologist Award. He has authored or coauthored 16 books and 90 research articles on a wide variety of topics including linear and nonlinear models, multivariate analysis, matrix theory for statisticians, large sample theory, adaptive sampling, genetics, epidemiology, and statistical ecology.

ให้คะแนน eBook นี้

แสดงความเห็นของคุณให้เรารับรู้

ข้อมูลในการอ่าน

สมาร์ทโฟนและแท็บเล็ต
ติดตั้งแอป Google Play Books สำหรับ Android และ iPad/iPhone แอปจะซิงค์โดยอัตโนมัติกับบัญชีของคุณ และช่วยให้คุณอ่านแบบออนไลน์หรือออฟไลน์ได้ทุกที่
แล็ปท็อปและคอมพิวเตอร์
คุณฟังหนังสือเสียงที่ซื้อจาก Google Play โดยใช้เว็บเบราว์เซอร์ในคอมพิวเตอร์ได้
eReader และอุปกรณ์อื่นๆ
หากต้องการอ่านบนอุปกรณ์ e-ink เช่น Kobo eReader คุณจะต้องดาวน์โหลดและโอนไฟล์ไปยังอุปกรณ์ของคุณ โปรดทำตามวิธีการอย่างละเอียดในศูนย์ช่วยเหลือเพื่อโอนไฟล์ไปยัง eReader ที่รองรับ