Diese Einführung beschreibt erstmals klassische Regressionsansätze und moderne nicht- und semiparametrische Methoden in einer integrierten, einheitlichen und anwendungsorientierten Form. Die Darstellung wendet sich an Studierende der Statistik in Wahl- und Hauptfach sowie an empirisch-statistisch und interdisziplinär arbeitende Wissenschaftler und Praktiker, zum Beispiel in Wirtschafts- und Sozialwissenschaften, Bioinformatik, Biostatistik, Ökonometrie und Epidemiologie. Die praktische Anwendung der vorgestellten Konzepte und Methoden wird anhand ausführlich vorgestellter Fallstudien demonstriert, um Lesern die Analyse eigener Fragestellungen zu ermöglichen.

Integrierte Darstellung von klassischen und modernen, semiparametrischen Regressionsmodellen Ausführliche Anwendungsbeispiele und Fallstudien

Inhalt
Einf#x00FC;hrung.- Regressionsmodelle.- Lineare Regressionsmodelle.- Generalisierte lineare Modelle.- Kategoriale Regressionsmodelle.- Gemischte Modelle.- Nichtparametrische Regression.- Strukturiert-additive Regression.