Описание
Повторение простой и множественной регрессии с матрицами, теорема Гаусса — Маркова, полиномиальная регрессия, индикаторные переменные, анализ остатков, взвешенный метод наименьших квадратов, методы отбора переменных, нелинейная регрессия, корреляционный анализ и автокорреляция. Для статистических анализов используются компьютерные пакеты.
Предварительные требования
- Предпосылки(ы): i) DATA 1519 или STAT 2509 или STAT 2602 или STAT 2607 или ECON 2202 или ECON 2220 или эквивалент; и ii) MATH 1152 или MATH 1107 или MATH 1119 или эквивалент; или разрешение Школы.
Условия и порядок
- Запрещает получение дополнительного кредита за Запрещает получение дополнительного кредита за STAT 3553.
- Предпосылки(ы): i) DATA 1519 или STAT 2509 или STAT 2602 или STAT 2607 или ECON 2202 или ECON 2220 или эквивалент; и ii) MATH 1152 или MATH 1107 или MATH 1119 или эквивалент; или разрешение Школы.
- Лекции три часа в неделю и одна час лаборатории.
Текст источника на языке оригинала
Review of simple and multiple regression with matrices, Gauss-Markov theorem, polynomial regression, indicator variables, residual analysis, weighted least squares, variable selection techniques, nonlinear regression, correlation analysis and autocorrelation. Computer packages are used for statistical analyses.
- Prerequisite(s): i) DATA 1519 or STAT 2509 or STAT 2602 or STAT 2607 or ECON 2202 or ECON 2220 or equivalent; and ii) MATH 1152 or MATH 1107 or MATH 1119 or equivalent; or permission of the School.
- Precludes additional credit for Precludes additional credit for STAT 3553 .
- Lectures three hours a week and one hour laboratory.
Источники и ссылки
Даты и источники сохраняются, чтобы помочь вам проверить сведения. Переводы предлагаются для удобства чтения; официальным источником для условий и требований является оригинал.
Исходная ссылка : https://calendar.carleton.ca/undergrad/courses/STAT/