Littérature scientifique sur le sujet « Regression analysis »
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Articles de revues sur le sujet "Regression analysis"
Asakura, Koko, et Toshimitsu Hamasaki. « Regression analysis ». Drug Delivery System 31, no 1 (2016) : 72–81. http://dx.doi.org/10.2745/dds.31.72.
Texte intégralAnthony, Denis. « Regression analysis ». Nurse Researcher 4, no 4 (août 1997) : 54–62. http://dx.doi.org/10.7748/nr.4.4.54.s6.
Texte intégralAnthony, Denis. « Regression analysis ». Nurse Researcher 4, no 1 (octobre 1996) : 318–26. http://dx.doi.org/10.7748/nr1996.10.4.1.318.c6066.
Texte intégralMunro, Barbara Hazard. « Regression Analysis ». Clinical Nurse Specialist 6, no 2 (1992) : 77. http://dx.doi.org/10.1097/00002800-199200620-00006.
Texte intégralRawles, John, et J. C. Bignall. « REGRESSION ANALYSIS ». Lancet 327, no 8481 (mars 1986) : 614–15. http://dx.doi.org/10.1016/s0140-6736(86)92832-1.
Texte intégralBland, J. M., et D. G. Altman. « REGRESSION ANALYSIS ». Lancet 327, no 8486 (avril 1986) : 908–9. http://dx.doi.org/10.1016/s0140-6736(86)91008-1.
Texte intégralGlaser, Elton. « Regression Analysis ». Missouri Review 27, no 1 (2004) : 140–41. http://dx.doi.org/10.1353/mis.2004.0010.
Texte intégralLewis, S. « Regression analysis ». Practical Neurology 7, no 4 (1 août 2007) : 259–64. http://dx.doi.org/10.1136/jnnp.2007.120055.
Texte intégralBolshakova, Lyudmila Valentinovna. « Correlation and Regression Analysis of Economic Problems ». Revista Gestão Inovação e Tecnologias 11, no 3 (30 juin 2021) : 2077–88. http://dx.doi.org/10.47059/revistageintec.v11i3.2074.
Texte intégralKopsidas, Gerassimos C. « A regression analysis on the green olives debittering ». Grasas y Aceites 42, no 6 (30 décembre 1991) : 401–3. http://dx.doi.org/10.3989/gya.1991.v42.i6.1200.
Texte intégralThèses sur le sujet "Regression analysis"
Sullwald, Wichard. « Grain regression analysis ». Thesis, Stellenbosch : Stellenbosch University, 2014. http://hdl.handle.net/10019.1/86526.
Texte intégralENGLISH ABSTRACT: Grain regression analysis forms an essential part of solid rocket motor simulation. In this thesis a numerical grain regression analysis module is developed as an alternative to cumbersome and time consuming analytical methods. The surface regression is performed by the level-set method, a numerical interface advancement scheme. A novel approach to the integration of the surface area and volume of a numerical interface, as defined implicitly in a level-set framework, by means of Monte-Carlo integration is proposed. The grain regression module is directly coupled to a quasi -1D internal ballistics solver in an on-line fashion, in order to take into account the effects of spatially varying burn rate distributions. A multi-timescale approach is proposed for the direct coupling of the two solvers.
AFRIKAANSE OPSOMMING: Gryn regressie analise vorm ’n integrale deel van soliede vuurpylmotor simulasie. In hierdie tesis word ’n numeriese gryn regressie analise model, as ’n alternatief tot dikwels omslagtige en tydrowende analitiese metodes, ontwikkel. Die oppervlak regressie word deur die vlak-set metode, ’n numeriese koppelvlak beweging skema uitgevoer. ’n Nuwe benadering tot die integrasie van die buite-oppervlakte en volume van ’n implisiete numeriese koppelvlak in ’n vlakset raamwerk, deur middel van Monte Carlo-integrasie word voorgestel. Die gryn regressie model word direk en aanlyn aan ’n kwasi-1D interne ballistiek model gekoppel, ten einde die uitwerking van ruimtelik-wisselende brand-koers in ag te neem. ’n Multi-tydskaal benadering word voorgestel vir die direkte koppeling van die twee modelle.
Dai, Elin, et Lara Güleryüz. « Factors that influence condominium pricing in Stockholm : A regression analysis : A regression analysis ». Thesis, KTH, Matematisk statistik, 2019. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-254235.
Texte intégralDenna studie ämnar till att undersöka vilka faktorer som är av betydelse när syftet är att förutsäga prissättningen på bostadsrätter i Stockholms innerstad. Genom att använda multipel linjär regression, transformation av responsvariabeln, samt en mängd olika metoder för att förfina modellen, togs en slutgiltig, out of sample-validerad modell med ett 95%-konfidensintervall fram. För att genomföra de statistiska metoderna användes programmet R. Denna studie är avgränsad till de distrikt i Stockholms innerstad vars postnummer varierar mellan 112-118, därav är det viktigt att modellen endast appliceras på dessa områden eftersom de är inkluderade i modellen som regressorer. Tidsperioden inom vilket slutpriserna analyserades var mellan januari 2014 och april 2019, i vilket valutans volatilitet inte har analyserats som en ekonomisk påverkande faktor. Den slutgiltiga modellen innefattar de följande variablerna: våning, boarea, månadsavgift, konstruktionsår, distrikt.
Zuo, Yanling. « Monotone regression functions ». Thesis, University of British Columbia, 1990. http://hdl.handle.net/2429/29457.
Texte intégralScience, Faculty of
Statistics, Department of
Graduate
Ryu, Duchwan. « Regression analysis with longitudinal measurements ». Texas A&M University, 2005. http://hdl.handle.net/1969.1/2398.
Texte intégralCampbell, Ian. « The geometry of regression analysis ». Thesis, University of Ottawa (Canada), 1989. http://hdl.handle.net/10393/5755.
Texte intégralWiencierz, Andrea. « Regression analysis with imprecise data ». Diss., Ludwig-Maximilians-Universität München, 2013. http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:19-166786.
Texte intégralMethoden der statistischen Datenanalyse setzen in der Regel voraus, dass die vorhandenen Daten präzise und korrekte Beobachtungen der untersuchten Größen sind. Häufig können aber bei praktischen Studien die interessierenden Werte nur unvollständig oder unscharf beobachtet werden. Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Fragestellung, wie Regressionsanalysen bei unscharfen Daten sinnvoll durchgeführt werden können. Zunächst werden verschiedene Ansätze zum Umgang mit unscharf beobachteten Variablen diskutiert, bevor eine neue Likelihood-basierte Methodologie für Regression mit unscharfen Daten eingeführt wird. Als Ergebnis der Regressionsanalyse wird bei diesem Ansatz keine einzelne Regressionsfunktion angestrebt, sondern die gesamte Menge aller anhand der Daten plausiblen Regressionsfunktionen betrachtet, welche als Konfidenzbereich für den untersuchten Zusammenhang interpretiert werden kann. Im darauffolgenden Kapitel wird im Rahmen dieser Methodologie eine Regressionsmethode entwickelt, die sehr allgemein bezüglich der Form der unscharfen Beobachtungen, der möglichen Verteilungen der Zufallsgrößen sowie der Form des funktionalen Zusammenhangs zwischen den untersuchten Variablen ist. Zudem werden ein exakter Algorithmus für den Spezialfall der linearen Einfachregression mit Intervalldaten entwickelt und einige statistische Eigenschaften der Methode näher untersucht. Dabei stellt sich heraus, dass die entwickelte Regressionsmethode sowohl robust im Sinne eines hohen Bruchpunktes ist, als auch sehr verlässliche Erkenntnisse hervorbringt, was sich in einer hohen Überdeckungswahrscheinlichkeit der Ergebnismenge äußert. Darüber hinaus wird in einem weiteren Kapitel ein in der Literatur vorgeschlagener Alternativansatz ausführlich diskutiert, der auf Support Vector Regression aufbaut. Dieser wird durch Einbettung in den methodologischen Rahmen des vorher eingeführten Likelihood-basierten Ansatzes weiter verallgemeinert. Abschließend werden die behandelten Regressionsmethoden auf zwei praktische Probleme angewandt.
Jeffrey, Stephen Glenn. « Quantile regression and frontier analysis ». Thesis, University of Warwick, 2012. http://wrap.warwick.ac.uk/47747/.
Texte intégralRanganai, Edmore. « Aspects of model development using regression quantiles and elemental regressions ». Thesis, Stellenbosch : Stellenbosch University, 2007. http://hdl.handle.net/10019.1/18668.
Texte intégralENGLISH ABSTRACT: It is well known that ordinary least squares (OLS) procedures are sensitive to deviations from the classical Gaussian assumptions (outliers) as well as data aberrations in the design space. The two major data aberrations in the design space are collinearity and high leverage. Leverage points can also induce or hide collinearity in the design space. Such leverage points are referred to as collinearity influential points. As a consequence, over the years, many diagnostic tools to detect these anomalies as well as alternative procedures to counter them were developed. To counter deviations from the classical Gaussian assumptions many robust procedures have been proposed. One such class of procedures is the Koenker and Bassett (1978) Regressions Quantiles (RQs), which are natural extensions of order statistics, to the linear model. RQs can be found as solutions to linear programming problems (LPs). The basic optimal solutions to these LPs (which are RQs) correspond to elemental subset (ES) regressions, which consist of subsets of minimum size to estimate the necessary parameters of the model. On the one hand, some ESs correspond to RQs. On the other hand, in the literature it is shown that many OLS statistics (estimators) are related to ES regression statistics (estimators). Therefore there is an inherent relationship amongst the three sets of procedures. The relationship between the ES procedure and the RQ one, has been noted almost “casually” in the literature while the latter has been fairly widely explored. Using these existing relationships between the ES procedure and the OLS one as well as new ones, collinearity, leverage and outlier problems in the RQ scenario were investigated. Also, a lasso procedure was proposed as variable selection technique in the RQ scenario and some tentative results were given for it. These results are promising. Single case diagnostics were considered as well as their relationships to multiple case ones. In particular, multiple cases of the minimum size to estimate the necessary parameters of the model, were considered, corresponding to a RQ (ES). In this way regression diagnostics were developed for both ESs and RQs. The main problems that affect RQs adversely are collinearity and leverage due to the nature of the computational procedures and the fact that RQs’ influence functions are unbounded in the design space but bounded in the response variable. As a consequence of this, RQs have a high affinity for leverage points and a high exclusion rate of outliers. The influential picture exhibited in the presence of both leverage points and outliers is the net result of these two antagonistic forces. Although RQs are bounded in the response variable (and therefore fairly robust to outliers), outlier diagnostics were also considered in order to have a more holistic picture. The investigations used comprised analytic means as well as simulation. Furthermore, applications were made to artificial computer generated data sets as well as standard data sets from the literature. These revealed that the ES based statistics can be used to address problems arising in the RQ scenario to some degree of success. However, due to the interdependence between the different aspects, viz. the one between leverage and collinearity and the one between leverage and outliers, “solutions” are often dependent on the particular situation. In spite of this complexity, the research did produce some fairly general guidelines that can be fruitfully used in practice.
AFRIKAANSE OPSOMMING: Dit is bekend dat die gewone kleinste kwadraat (KK) prosedures sensitief is vir afwykings vanaf die klassieke Gaussiese aannames (uitskieters) asook vir data afwykings in die ontwerpruimte. Twee tipes afwykings van belang in laasgenoemde geval, is kollinearitiet en punte met hoë hefboom waarde. Laasgenoemde punte kan ook kollineariteit induseer of versteek in die ontwerp. Na sodanige punte word verwys as kollinêre hefboom punte. Oor die jare is baie diagnostiese hulpmiddels ontwikkel om hierdie afwykings te identifiseer en om alternatiewe prosedures daarteen te ontwikkel. Om afwykings vanaf die Gaussiese aanname teen te werk, is heelwat robuuste prosedures ontwikkel. Een sodanige klas van prosedures is die Koenker en Bassett (1978) Regressie Kwantiele (RKe), wat natuurlike uitbreidings is van rangorde statistieke na die lineêre model. RKe kan bepaal word as oplossings van lineêre programmeringsprobleme (LPs). Die basiese optimale oplossings van hierdie LPs (wat RKe is) kom ooreen met die elementale deelversameling (ED) regressies, wat bestaan uit deelversamelings van minimum grootte waarmee die parameters van die model beraam kan word. Enersyds geld dat sekere EDs ooreenkom met RKe. Andersyds, uit die literatuur is dit bekend dat baie KK statistieke (beramers) verwant is aan ED regressie statistieke (beramers). Dit impliseer dat daar dus ‘n inherente verwantskap is tussen die drie klasse van prosedures. Die verwantskap tussen die ED en die ooreenkomstige RK prosedures is redelik “terloops” van melding gemaak in die literatuur, terwyl laasgenoemde prosedures redelik breedvoerig ondersoek is. Deur gebruik te maak van bestaande verwantskappe tussen ED en KK prosedures, sowel as nuwes wat ontwikkel is, is kollineariteit, punte met hoë hefboom waardes en uitskieter probleme in die RK omgewing ondersoek. Voorts is ‘n lasso prosedure as veranderlike seleksie tegniek voorgestel in die RK situasie en is enkele tentatiewe resultate daarvoor gegee. Hierdie resultate blyk belowend te wees, veral ook vir verdere navorsing. Enkel geval diagnostiese tegnieke is beskou sowel as hul verwantskap met meervoudige geval tegnieke. In die besonder is veral meervoudige gevalle beskou wat van minimum grootte is om die parameters van die model te kan beraam, en wat ooreenkom met ‘n RK (ED). Met sodanige benadering is regressie diagnostiese tegnieke ontwikkel vir beide EDs en RKe. Die belangrikste probleme wat RKe negatief beinvloed, is kollineariteit en punte met hoë hefboom waardes agv die aard van die berekeningsprosedures en die feit dat RKe se invloedfunksies begrensd is in die ruimte van die afhanklike veranderlike, maar onbegrensd is in die ontwerpruimte. Gevolglik het RKe ‘n hoë affiniteit vir punte met hoë hefboom waardes en poog gewoonlik om uitskieters uit te sluit. Die finale uitset wat verkry word wanneer beide punte met hoë hefboom waardes en uitskieters voorkom, is dan die netto resultaat van hierdie twee teenstrydige pogings. Alhoewel RKe begrensd is in die onafhanklike veranderlike (en dus redelik robuust is tov uitskieters), is uitskieter diagnostiese tegnieke ook beskou om ‘n meer holistiese beeld te verkry. Die ondersoek het analitiese sowel as simulasie tegnieke gebruik. Voorts is ook gebruik gemaak van kunsmatige datastelle en standard datastelle uit die literatuur. Hierdie ondersoeke het getoon dat die ED gebaseerde statistieke met ‘n redelike mate van sukses gebruik kan word om probleme in die RK omgewing aan te spreek. Dit is egter belangrik om daarop te let dat as gevolg van die interafhanklikheid tussen kollineariteit en punte met hoë hefboom waardes asook dié tussen punte met hoë hefboom waardes en uitskieters, “oplossings” dikwels afhanklik is van die bepaalde situasie. Ten spyte van hierdie kompleksiteit, is op grond van die navorsing wat gedoen is, tog redelike algemene riglyne verkry wat nuttig in die praktyk gebruik kan word.
Lo, Sau Yee. « Measurement error in logistic regression model / ». View abstract or full-text, 2004. http://library.ust.hk/cgi/db/thesis.pl?MATH%202004%20LO.
Texte intégralIncludes bibliographical references (leaves 82-83). Also available in electronic version. Access restricted to campus users.
Meless, Dejen. « Test Cycle Optimization using Regression Analysis ». Thesis, Linköping University, Automatic Control, 2010. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-54809.
Texte intégralIndustrial robots make up an important part in today’s industry and are assigned to a range of different tasks. Needless to say, businesses need to rely on their machine park to function as planned, avoiding stops in production due to machine failures. This is where fault detection methods play a very important part. In this thesis a specific fault detection method based on signal analysis will be considered. When testing a robot for fault(s), a specific test cycle (trajectory) is executed in order to be able to compare test data from different test occasions. Furthermore, different test cycles yield different measurements to analyse, which may affect the performance of the analysis. The question posed is: Can we find an optimal test cycle so that the fault is best revealed in the test data? The goal of this thesis is to, using regression analysis, investigate how the presently executed test cycle in a specific diagnosis method relates to the faults that are monitored (in this case a so called friction fault) and decide if a different one should be recommended. The data also includes representations of two disturbances.
The results from the regression show that the variation in the test quantities utilised in the diagnosis method are not explained by neither the friction fault or the test cycle. It showed that the disturbances had too large effect on the test quantities. This made it impossible to recommend a different (optimal) test cycle based on the analysis.
Livres sur le sujet "Regression analysis"
Sen, Ashish, et Muni Srivastava. Regression Analysis. New York, NY : Springer New York, 1990. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4612-4470-7.
Texte intégralSen, Ashish, et Muni Srivastava. Regression Analysis. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 1990. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-25092-1.
Texte intégralLewis-Beck, Michael S. Regression analysis. Thousand Oaks, CA : Sage, 1994.
Trouver le texte intégralDraper, N. R. Applied regression analysis. 3e éd. New York : Wiley, 1998.
Trouver le texte intégralRegression basics. 2e éd. Thousand Oaks, Calif : Sage Publications, 2008.
Trouver le texte intégralSchroeder, Larry, David Sjoquist et Paula Stephan. Understanding Regression Analysis. 2455 Teller Road, Newbury Park California 91320 United States of America : SAGE Publications, Inc., 1986. http://dx.doi.org/10.4135/9781412986410.
Texte intégralWestfall, Peter H., et Andrea L. Arias. Understanding Regression Analysis. Boca Raton : CRC Press, [2020] : Chapman and Hall/CRC, 2020. http://dx.doi.org/10.1201/9781003025764.
Texte intégralvon Rosen, Dietrich. Bilinear Regression Analysis. Cham : Springer International Publishing, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-78784-8.
Texte intégralRawlings, John O., Sastry G. Pantula et David A. Dickey, dir. Applied Regression Analysis. New York : Springer-Verlag, 1998. http://dx.doi.org/10.1007/b98890.
Texte intégralThrane, Christer. Applied Regression Analysis. Abingdon, Oxon ; New York, NY : Routledge, 2020. : Routledge, 2019. http://dx.doi.org/10.4324/9780429443756.
Texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Regression analysis"
Arkes, Jeremy. « Summarizing thoughts ». Dans Regression Analysis, 352–63. 2e éd. London : Routledge, 2022. http://dx.doi.org/10.4324/9781003285007-14.
Texte intégralArkes, Jeremy. « Time-series models ». Dans Regression Analysis, 287–314. 2e éd. London : Routledge, 2022. http://dx.doi.org/10.4324/9781003285007-10.
Texte intégralArkes, Jeremy. « Regression analysis basics ». Dans Regression Analysis, 12–50. 2e éd. London : Routledge, 2022. http://dx.doi.org/10.4324/9781003285007-2.
Texte intégralArkes, Jeremy. « Methods to address biases ». Dans Regression Analysis, 225–65. 2e éd. London : Routledge, 2022. http://dx.doi.org/10.4324/9781003285007-8.
Texte intégralArkes, Jeremy. « Introduction ». Dans Regression Analysis, 1–11. 2e éd. London : Routledge, 2022. http://dx.doi.org/10.4324/9781003285007-1.
Texte intégralArkes, Jeremy. « What could go wrong when estimating causal effects ? » Dans Regression Analysis, 132–207. 2e éd. London : Routledge, 2022. http://dx.doi.org/10.4324/9781003285007-6.
Texte intégralArkes, Jeremy. « Strategies for other regression objectives ». Dans Regression Analysis, 208–24. 2e éd. London : Routledge, 2022. http://dx.doi.org/10.4324/9781003285007-7.
Texte intégralArkes, Jeremy. « What does “holding other factors constant” mean ? » Dans Regression Analysis, 67–89. 2e éd. London : Routledge, 2022. http://dx.doi.org/10.4324/9781003285007-4.
Texte intégralArkes, Jeremy. « How to conduct a research project ». Dans Regression Analysis, 331–42. 2e éd. London : Routledge, 2022. http://dx.doi.org/10.4324/9781003285007-12.
Texte intégralArkes, Jeremy. « The ethics of regression analysis ». Dans Regression Analysis, 343–51. 2e éd. London : Routledge, 2022. http://dx.doi.org/10.4324/9781003285007-13.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Regression analysis"
Saragih, Jason. « Principal regression analysis ». Dans 2011 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). IEEE, 2011. http://dx.doi.org/10.1109/cvpr.2011.5995618.
Texte intégralChivukula, V. N. Aditya Datta, et Sri Keshava Reddy Adupala. « Music Signal Analysis : Regression Analysis ». Dans 2nd International Conference on Machine Learning, IOT and Blockchain (MLIOB 2021). Academy and Industry Research Collaboration Center (AIRCC), 2021. http://dx.doi.org/10.5121/csit.2021.111205.
Texte intégralKhan, Mohiuddeen, et Kanishk Srivastava. « Regression Model for Better Generalization and Regression Analysis ». Dans ICMLSC 2020 : The 4th International Conference on Machine Learning and Soft Computing. New York, NY, USA : ACM, 2020. http://dx.doi.org/10.1145/3380688.3380691.
Texte intégralPodgurski, Andy. « Session details : Regression testing ». Dans ISSTA '08 : International Symposium on Software Testing and Analysis. New York, NY, USA : ACM, 2008. http://dx.doi.org/10.1145/3260628.
Texte intégralvan Erp, N., et P. van Gelder. « Bayesian logistic regression analysis ». Dans BAYESIAN INFERENCE AND MAXIMUM ENTROPY METHODS IN SCIENCE AND ENGINEERING : 32nd International Workshop on Bayesian Inference and Maximum Entropy Methods in Science and Engineering. AIP, 2013. http://dx.doi.org/10.1063/1.4819994.
Texte intégralKrasotkina, O., et V. Mottl. « Adaptive nonstationary regression analysis ». Dans 2008 19th International Conference on Pattern Recognition (ICPR). IEEE, 2008. http://dx.doi.org/10.1109/icpr.2008.4761666.
Texte intégralDuller, Christine. « Model selection for logistic regression models ». Dans NUMERICAL ANALYSIS AND APPLIED MATHEMATICS ICNAAM 2012 : International Conference of Numerical Analysis and Applied Mathematics. AIP, 2012. http://dx.doi.org/10.1063/1.4756152.
Texte intégralKarim, Rezaul, Md Khorshed Alam et Md Rezaul Hossain. « Stock Market Analysis Using Linear Regression and Decision Tree Regression ». Dans 2021 1st International Conference on Emerging Smart Technologies and Applications (eSmarTA). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/esmarta52612.2021.9515762.
Texte intégralKavitha S, Varuna S et Ramya R. « A comparative analysis on linear regression and support vector regression ». Dans 2016 Online International Conference on Green Engineering and Technologies (IC-GET). IEEE, 2016. http://dx.doi.org/10.1109/get.2016.7916627.
Texte intégralAraveeporn, Autcha, et Choojai Kuharatanachai. « Comparing Penalized Regression Analysis of Logistic Regression Model with Multicollinearity ». Dans the 2019 2nd International Conference. New York, New York, USA : ACM Press, 2019. http://dx.doi.org/10.1145/3343485.3343487.
Texte intégralRapports d'organisations sur le sujet "Regression analysis"
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Texte intégralSteed, Chad A., J. Edward SwanII, Patrick J. Fitzpatrick et T. J. Jankun-Kelly. A Visual Analytics Approach for Correlation, Classification, and Regression Analysis. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), février 2012. http://dx.doi.org/10.2172/1035521.
Texte intégralHutny, W. P., et J. T. Price. Analysis and regression model of blast furnace coal injection. Natural Resources Canada/ESS/Scientific and Technical Publishing Services, 1987. http://dx.doi.org/10.4095/304361.
Texte intégralJacob, Brian, et Lars Lefgren. Remedial Education and Student Achievement : A Regression-Discontinuity Analysis. Cambridge, MA : National Bureau of Economic Research, mai 2002. http://dx.doi.org/10.3386/w8918.
Texte intégralKerr, William, Josh Lerner et Antoinette Schoar. The Consequences of Entrepreneurial Finance : A Regression Discontinuity Analysis. Cambridge, MA : National Bureau of Economic Research, mars 2010. http://dx.doi.org/10.3386/w15831.
Texte intégralFrome E.L., Watkins J. P. ,. Ellis E. D. Poisson Regression Analysis of Illness and Injury Surveillance Data. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), décembre 2012. http://dx.doi.org/10.2172/1060522.
Texte intégralKrishnaiah, P. R., et S. Sarkar. Principal Component Analysis Under Correlated Multivariate Regression Equations Model. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, avril 1985. http://dx.doi.org/10.21236/ada160266.
Texte intégralGarrett, Thomas A. Aggregated vs. Disaggregated Data in Regression Analysis : Implications for Inference. Federal Reserve Bank of St. Louis, 2002. http://dx.doi.org/10.20955/wp.2002.024.
Texte intégralSun, T. C. Using Regression Analysis Method to Develop a Material Outgassing Model. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), février 2019. http://dx.doi.org/10.2172/1499976.
Texte intégralHarris, J. M., S. D. Frans, P. E. Poston et A. L. Wong. Advances in Regression : Use of Models in Spectroscopic Data Analysis. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, juillet 1989. http://dx.doi.org/10.21236/ada210541.
Texte intégral