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Sinopsis
Leading contributors combine practical pieces with overviews of the state of the art in the field, making this handbook essential reading for any student or researcher looking to apply multilevel techniques in their own research
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Acerca de los autores
Jeffrey S. Simonoff is Professor of Statistics at the NYU Stern School of Business. He is a Fellow of the American Statistical Association, a Fellow of the Institute of Mathematical Statistics, and an Elected Member of the International Statistical Institute. He is author or coauthor of roughly 100 articles and five books on the theory and applications of statistics.
Brian D. Marx is a Professor of Statistics at Louisiana State University. His main research interests include smoothing, ill-conditioned regression problems, high-dimensional chemometric applications; and he has numerous publications on these topics. He is past president of the Statistical Modelling Society, and is currently member of the Executive Committee of this same international professional society. He is coauthor of the book Regression: Models, Methods, and Applications, as well as, the co-editor of the Sage Handbook on Multilevel Modelling.
De la contraportada
Leading contributors combine practical pieces with overviews of the state of the art in the field, making this handbook essential reading for any student or researcher looking to apply multilevel techniques in their own research
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- EditorialSAGE Publications Ltd
- Año de publicación2013
- ISBN 10 0857025643
- ISBN 13 9780857025647
- EncuadernaciónTapa dura
- IdiomaInglés
- Número de edición1
- Número de páginas696
- EditorScott Marc A., Simonoff Jeffrey S., Marx Brian D.
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The Sage Handbook Of Multilevel Modeling
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