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Bayesian Multilevel Models for Repeated Measures Data: A Conceptual and Practical Introduction in R - Tapa dura
Sinopsis
This comprehensive book is an introduction to multilevel Bayesian models in R using brms and the Stan programming language. Featuring a series of fully worked analyses of repeated-measures data, focus is placed on active learning through the analyses of the progressively more complicated models presented throughout the book.
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Acerca del autor
Santiago Barreda is a phonetician in the Linguistics Department at the University of California, Davis, USA, with a particular interest in speech perception.
Noah Silbert is a former Academic and is currently a practicing Stoic. His training and background are in phonetics, perceptual modeling, and statistics.
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Bayesian Multilevel Models for Repeated Measures Data
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Gebunden. Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Santiago Barreda is a phonetician in the Linguistics department at the University of California, Davis, USA, with a particular interest in speech perception. Noah Silbert is a former Academic and is currently a practicing Stoic. H. Nº de ref. del artículo: 801265851
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Bayesian Multilevel Models for Repeated Measures Data : A Conceptual and Practical Introduction in R
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Bayesian Multilevel Models for Repeated Measures Data
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