Analysis of Variance, Design, and Regression: Linear Modeling for Unbalanced Data, Second Edition (Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science) - Tapa blanda
Libro 82 de 139: Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science
Sinopsis
This second edition focuses on modeling unbalanced data. It presents many new topics, including new chapters on logistic regression, log-linear models, and time-to-event data. It shows how to model main-effects and interactions and introduces nonparametric, lasso, and generalized additive regression models. The text carefully analyzes small unba
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Acerca del autor
Ronald Christensen is a professor of statistics in the Department of Mathematics and Statistics at the University of New Mexico. Dr. Christensen is a fellow of the American Statistical Association (ASA) and Institute of Mathematical Statistics. He is a past editor of The American Statistician and a past chair of the ASA’s Section on Bayesian Statistical Science. His research interests include linear models, Bayesian inference, log-linear and logistic models, and statistical methods.
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Analysis of Variance, Design, and Regression: Linear Modeling for Unbalanced Data, Second Edition (Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science)
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Analysis of Variance, Design, and Regression : Linear Modeling for Unbalanced Data
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Analysis of Variance, Design, and Regression : Linear Modeling for Unbalanced Data
Publicado por
Routledge, 2020
ISBN 10: 036773740X
ISBN 13: 9780367737405
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Analysis of Variance, Design, and Regression: Linear Modeling for Unbalanced Data, Second Edition
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Taylor & Francis Ltd, 2020
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Analysis of Variance, Design, and Regression: Linear Modeling for Unbalanced Data, Second Edition
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Taylor & Francis Ltd, 2020
ISBN 10: 036773740X
ISBN 13: 9780367737405
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Analysis of Variance, Design, and Regression : Linear Modeling for Unbalanced Data
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Analysis of Variance, Design, and Regression
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Chapman And Hall/CRC Dez 2020, 2020
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Analysis of Variance, Design, and Regression: Linear Modeling for Unbalanced Data, Second Edition presents linear structures for modeling data with an emphasis on how to incorporate specific ideas (hypotheses) about the structure of the data into a linear model for the data. The book carefully analyzes small data sets by using tools that are easily scaled to big data. The tools also apply to small relevant data sets that are extracted from big data. New to the Second EditionReorganized to focus on unbalanced dataReworked balanced analyses using methods for unbalanced dataIntroductions to nonparametric and lasso regressionIntroductions to general additive and generalized additive modelsExamination of homologous factorsUnbalanced split plot analysesExtensions to generalized linear modelsR, Minitab®, and SAS code on the author's websiteThe text can be used in a variety of courses, including a yearlong graduate course on regression and ANOVA or a data analysis course for upper-division statistics students and graduate students from other fields. It places a strong emphasis on interpreting the range of computer output encountered when dealing with unbalanced data. 638 pp. Englisch. Nº de ref. del artículo: 9780367737405
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