Linear Regression Analysis: Edition 2

¡
¡ John Wiley & Sons
āĻ‡āĻŦā§āĻ•
592
āĻĒā§ƒāĻˇā§āĻ āĻž
āĻŽā§‚āĻ˛ā§āĻ¯āĻžāĻ‚āĻ•āĻ¨ āĻ†ā§°ā§ āĻĒā§°ā§āĻ¯āĻžāĻ˛ā§‹āĻšāĻ¨āĻž āĻ¸āĻ¤ā§āĻ¯āĻžāĻĒāĻ¨ āĻ•ā§°āĻž āĻšā§‹ā§ąāĻž āĻ¨āĻžāĻ‡  āĻ…āĻ§āĻŋāĻ• āĻœāĻžāĻ¨āĻ•

āĻāĻ‡ āĻ‡āĻŦā§āĻ•āĻ–āĻ¨ā§° āĻŦāĻŋāĻˇā§Ÿā§‡

Concise, mathematically clear, and comprehensive treatment of the subject.
* Expanded coverage of diagnostics and methods of model fitting.
* Requires no specialized knowledge beyond a good grasp of matrix algebra and some acquaintance with straight-line regression and simple analysis of variance models.
* More than 200 problems throughout the book plus outline solutions for the exercises.
* This revision has been extensively class-tested.

āĻ˛āĻŋāĻ–āĻ•ā§° āĻŦāĻŋāĻˇāĻ¯āĻŧā§‡

GEORGE A. F. SEBER, PhD, is Professor Emeritus of Statistics at the University of Auckland, New Zealand.

ALAN J. LEE, PhD, is the Chairman of the Department of Statistics at the University of Auckland.

āĻāĻ‡ āĻ‡āĻŦā§āĻ•āĻ–āĻ¨āĻ• āĻŽā§‚āĻ˛ā§āĻ¯āĻžāĻ‚āĻ•āĻ¨ āĻ•ā§°āĻ•

āĻ†āĻŽāĻžāĻ• āĻ†āĻĒā§‹āĻ¨āĻžā§° āĻŽāĻ¤āĻžāĻŽāĻ¤ āĻœāĻ¨āĻžāĻ“āĻ•āĨ¤

āĻĒāĻĸāĻŧāĻžā§° āĻ¨āĻŋāĻ°ā§āĻĻā§‡āĻļāĻžā§ąāĻ˛ā§€

āĻ¸ā§āĻŽāĻžā§°ā§āĻŸāĻĢ’āĻ¨ āĻ†ā§°ā§ āĻŸā§‡āĻŦāĻ˛ā§‡āĻŸ
Android āĻ†ā§°ā§ iPad/iPhoneā§° āĻŦāĻžāĻŦā§‡ Google Play Books āĻāĻĒāĻŸā§‹ āĻ‡āĻ¨āĻˇā§āĻŸāĻ˛ āĻ•ā§°āĻ•āĨ¤ āĻ‡ āĻ¸ā§āĻŦāĻ¯āĻŧāĻ‚āĻ•ā§āĻ°āĻŋāĻ¯āĻŧāĻ­āĻžā§ąā§‡ āĻ†āĻĒā§‹āĻ¨āĻžā§° āĻāĻ•āĻžāĻ‰āĻŖā§āĻŸā§° āĻ¸ā§ˆāĻ¤ā§‡ āĻ›āĻŋāĻ‚āĻ• āĻšāĻ¯āĻŧ āĻ†ā§°ā§ āĻ†āĻĒā§āĻ¨āĻŋ āĻ¯'āĻ¤ā§‡ āĻ¨āĻžāĻĨāĻžāĻ•āĻ• āĻ¤'āĻ¤ā§‡āĻ‡ āĻ•ā§‹āĻ¨ā§‹ āĻ…āĻĄāĻŋāĻ…'āĻŦā§āĻ• āĻ…āĻ¨āĻ˛āĻžāĻ‡āĻ¨ āĻŦāĻž āĻ…āĻĢāĻ˛āĻžāĻ‡āĻ¨āĻ¤ āĻļā§āĻ¨āĻŋāĻŦāĻ˛ā§ˆ āĻ¸ā§āĻŦāĻŋāĻ§āĻž āĻĻāĻŋāĻ¯āĻŧā§‡āĨ¤
āĻ˛ā§‡āĻĒāĻŸāĻĒ āĻ†ā§°ā§ āĻ•āĻŽā§āĻĒāĻŋāĻ‰āĻŸāĻžā§°
āĻ†āĻĒā§āĻ¨āĻŋ āĻ•āĻŽā§āĻĒāĻŋāĻ‰āĻŸāĻžā§°ā§° ā§ąā§‡āĻŦ āĻŦā§āĻ°āĻžāĻ‰āĻœāĻžā§° āĻŦā§āĻ¯ā§ąāĻšāĻžā§° āĻ•ā§°āĻŋ Google PlayāĻ¤ āĻ•āĻŋāĻ¨āĻž āĻ…āĻĄāĻŋāĻ…'āĻŦā§āĻ•āĻ¸āĻŽā§‚āĻš āĻļā§āĻ¨āĻŋāĻŦ āĻĒāĻžā§°ā§‡āĨ¤
āĻ‡-ā§°ā§€āĻĄāĻžā§° āĻ†ā§°ā§ āĻ…āĻ¨ā§āĻ¯ āĻĄāĻŋāĻ­āĻžāĻ‡āĻš
Kobo eReadersā§° āĻĻā§°ā§‡ āĻ‡-āĻšāĻŋā§ŸāĻžāĻāĻšā§€ā§° āĻĄāĻŋāĻ­āĻžāĻ‡āĻšāĻ¸āĻŽā§‚āĻšāĻ¤ āĻĒā§āĻŋāĻŦāĻ˛ā§ˆ, āĻ†āĻĒā§āĻ¨āĻŋ āĻāĻŸāĻž āĻĢāĻžāĻ‡āĻ˛ āĻĄāĻžāĻ‰āĻ¨āĻ˛â€™āĻĄ āĻ•ā§°āĻŋ āĻ¸ā§‡āĻ‡āĻŸā§‹ āĻ†āĻĒā§‹āĻ¨āĻžā§° āĻĄāĻŋāĻ­āĻžāĻ‡āĻšāĻ˛ā§ˆ āĻ¸ā§āĻĨāĻžāĻ¨āĻžāĻ¨ā§āĻ¤ā§°āĻŖ āĻ•ā§°āĻŋāĻŦ āĻ˛āĻžāĻ—āĻŋāĻŦāĨ¤ āĻ¸āĻŽā§°ā§āĻĨāĻŋāĻ¤ āĻ‡-ā§°āĻŋāĻĄāĻžā§°āĻ˛ā§ˆ āĻĢāĻžāĻ‡āĻ˛āĻŸā§‹ āĻ•ā§‡āĻ¨ā§‡āĻ•ā§ˆ āĻ¸ā§āĻĨāĻžāĻ¨āĻžāĻ¨ā§āĻ¤ā§° āĻ•ā§°āĻŋāĻŦ āĻœāĻžāĻ¨āĻŋāĻŦāĻ˛ā§ˆ āĻ¸āĻšāĻžāĻ¯āĻŧ āĻ•ā§‡āĻ¨ā§āĻĻā§ā§°āĻ¤ āĻĨāĻ•āĻž āĻ¸āĻŦāĻŋāĻļā§‡āĻˇ āĻ¨āĻŋā§°ā§āĻĻā§‡āĻļāĻžā§ąāĻ˛ā§€ āĻšāĻžāĻ“āĻ•āĨ¤