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回帰分析 - 回帰分析の技術を習得し、予測、分析、決定する - cover
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回帰分析 - 回帰分析の技術を習得し、予測、分析、決定する

Fouad Sabry

Tradutor Kei Imano

Editora: 10億人の知識があります [Japanese]

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Sinopse

回帰分析とは
 
統計モデリングにおいて、回帰分析は、従属変数と 1 つ以上の独立変数の間の関係を推定するための一連の統計プロセスです。 回帰分析の最も一般的な形式は線形回帰で、特定の数学的基準に従ってデータに最もよく適合する直線を見つけます。 たとえば、通常の最小二乗法では、真のデータとその直線の差の二乗和を最小化する一意の直線が計算されます。 特定の数学的理由により、これにより研究者は、独立変数が特定の値セットを取る場合に、従属変数の条件付き期待値を推定することができます。 あまり一般的ではない形式の回帰では、わずかに異なる手順を使用して、代替位置パラメータを推定したり、非線形モデルの広範なコレクション全体にわたる条件付き期待値を推定したりします。
 
メリット
 
(i) 次のトピックに関する洞察と検証:
 
第 1 章: 回帰分析
 
第 2 章: 最小二乗法
 
第 3 章: ガウス?マルコフの定理
 
第 4 章: 非線形回帰
 
第 5 章: 決定係数
 
第 6 章: 操作変数の推定
 
第 7: 省略変数バイアス
 
第 8 章: 通常の最小二乗法
 
第 9 章: 残差二乗和
 
第 10 章: 単純線形回帰
 
第 11 章: 一般化最小二乗法
 
第 12 章: 不均一分散性の整合性のある標準誤差
 
第 13 章: 分散膨張係数
 
第 14 章: 非線形 最小二乗
 
第 15 章: 主成分回帰
 
第 16 章: 不適合平方和
 
第 17 章: レバレッジ (統計)
 
第 18 章: 多項式回帰
 
第 19 章: 変数内誤差モデル
 
第 20 章: 線形最小二乗法
 
第 21 章: 線形回帰
 
(ii) 回帰分析に関する一般のよくある質問に答えます。
 
(iii) 多くの分野での回帰分析の使用例の実例。
 
本書の対象者
 
専門家、学部生および大学院生、愛好家、趣味人、およびあらゆる種類の回帰分析についての基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。
 
 
 
 
Disponível desde: 04/02/2024.
Comprimento de impressão: 378 páginas.

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    どのようなメリットがあるか
     
    (i) に関する洞察と検証。 次のトピック:
     
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    第 15 章: 質的経済学
     
    第 16 章: 動的確率的一般均衡
     
    第 17 章: 数理経済学
     
    第 18 章: 現実の景気循環理論
     
    第 19 章: 数理ファイナンス
     
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  • ビットコイン暗号通貨 - 分散型金融時代のデジタルマネーの未来を探る - cover

    ビットコイン暗号通貨 - 分散型金融時代のデジタルマネーの未来を探る

    Fouad Sabry

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    急速に進化する今日のデジタル世界において、暗号通貨の基本概念を理解することはこれまで以上に重要です。フアード・サブリー著「暗号経済学」シリーズの主要新刊となる『ビットコイン暗号通貨』は、暗号通貨の世界の複雑さを包括的に解説します。専門知識を深めたいプロフェッショナルの方、ブロックチェーンと暗号通貨の原理を理解したい学生の方、分散型金融の大きな可能性を探求する愛好家の方など、どなたにも役立つ内容となっています。
     
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    1: ビットコイン:暗号通貨革命の先駆者であるビットコインの起源と進化を探ります。
     
    2: ネクスト:高度なブロックチェーン機能とその影響を紹介するネクストプラットフォームを探求します。
     
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