Note :
Le livre « Understanding Regression Assumptions » de Berry est loué pour ses explications détaillées et ses nombreux exemples qui clarifient des concepts statistiques complexes. On lui reproche cependant d'être trop avancé pour les débutants et de ne pas couvrir certains sujets, ce qui a conduit certains lecteurs à le trouver élitiste ou inaccessible.
Avantages:⬤ Bien écrit avec des exemples clairs qui rendent les hypothèses de régression concrètes et mémorables
⬤ utile pour ceux qui ont une connaissance pratique des statistiques
⬤ donne un aperçu des faiblesses et des limites de l'inférence de régression par les MCO.
⬤ Ne convient pas aux débutants
⬤ certains sujets clés sont absents (comme les polynômes et les interactions)
⬤ perçu comme étant de haut niveau et inaccessible, ce qui le rend frustrant pour les lecteurs à la recherche de conseils pratiques.
(basé sur 6 avis de lecteurs)
Understanding Regression Assumptions
À l'aide d'explications et d'exemples précis, Berry montre comment déterminer si les hypothèses de la régression multiple sont effectivement respectées dans le cadre d'un projet de recherche particulier.
Commençant par un bref examen des hypothèses de régression telles qu'elles sont généralement présentées dans les manuels, il explore en détail la signification substantielle de chaque hypothèse - par exemple, l'absence d'erreur de mesure, l'absence d'erreur de spécification, la linéarité, l'homoscédasticité et l'absence d'auto-corrélation.
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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)