Development in methodology on longitudinal data is fast. Currently, there are a lack of intermediate /advanced level textbooks which introduce students and practicing statisticians to the updated methods on correlated data inference. This book will present a discussion of the modern approaches to inference, including the links between the theories of estimators and various types of efficient statistical models including likelihood-based approaches. The theory will be supported with practical examples of R-codes and R-packages applied to interesting case-studies from a number of different areas.

Key Features:

•Includes the most up-to-date methods

•Use simple examples to demonstrate complex methods

•Uses real data from a number of areas

•Examples utilize R code

Acerca del autor

Professor Wang obtained his Ph.D. on dynamic optimization in 1991 (University of Oxford) and worked for CSIRO (2005–2010). Before returning to Australia, Professor Wang worked for the National University of Singapore (2001–2005) and Harvard University as Assistant Professor and Associate Professor (1998–2000) in biostatistics. He joined the University of Queensland in April 2010 as Chair Professor of Applied Statistics to lead the Centre for Applications in Natural Resource Mathematics and to promote applied statistics and mathematics. Currently, he is Capacity Building Professor in Data Science at Queensland University of Technology, Australia. Professor Wang has developed a number of novel statistical methodologies in longitudinal data analysis published by top statistical journals (Biometrika, Biometrics, Statistics in Medicine, Journal of the American Statistician Association, Annals of Statistics). His recent interests and successes include (1) ‘working’ likelihood approach for hyperparameter estimation and model selection, (2) integrating statistical learning and machine learning for dependent data analysis and (3) data-driven approach for robust estimation. More recently, he advocates ‘working’ likelihood approaches to parameter estimation but recognizing possibly a different likelihood that generating the observed data in inferencing. This has been found very useful in finding datadependent tuning parameters in robust estimation and hyper-parameters in machine learning algorithms.

Liya Fu obtained her Ph.D. in 2010 from Northeast Normal University. Currently she is Associate Professor of Statistics at Xi’an Jiaotong University. She worked briefly as a Postdoctoral Fellow at the University of Queensland after after two-years visiting student at CSIRO (2008–010), Australia. Dr. Fu mainly focuses on the methodologies for the analysis of longitudinal data and has published about 20 papers in international journals, including Biometrics, Statistics in Medicine, Journal of Multivariate Analysis. Professor Sudhir Paul obtained his PhD in 1976 (University of Wales). He worked as a Postdoctoral Fellow (University of Newcastle Upon Tyne, 1976- 1978) and a Lecturer (University of Kent at Canterbury, 1978-1982) before moving to Canada in 1982. He started as Assistant Professor at the University of Windsor and moved through all professorial ranks and finally in 2005 became distinguished University Professor. He became Fellow of the Royal Statistical Society in 1982 and Fellow of the American Statistical Association in 1986.

Professor Paul has developed many methodologies for the analyses of overdispersed and zero-inflated count data, longitudinal data, and familial data and published in most of the top-tier journals in statistics (Journal of the Royal Statistical Society, Biometrika, Biometrics, Journal of the American Statistician Association, Technometrics). Professor Paul supervised over 50 graduate students including 16 PhD students and has published over 100 papers.

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Si eres un consumidor puedes cancelar el presente contrato de acuerdo con lo indicado a continuaci�n. Son consumidores las personas f�sicas que act�en con un prop�sito ajeno a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesi�n.

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Tienes derecho a desistir del presente contrato en un plazo de 14 d�as naturales sin necesidad de justificaci�n.

El plazo de desistimiento expirar� a los 14 d�as naturales del d�a en que t� o un tercero que hayas indicado, distinto del transportista, adquiera la posesi�n material del �ltimo bien, componente o pieza.

Para ejercer el derecho de desistimiento, deber�s notificarnos a Basi6 International, 1944 Lantana Ln, 75063, Irving, Texas, U.S.A., 1 2144998944, de tu decisi�n de desistir del contrato a trav�s de una declaraci�n inequ�voca (por ejemplo, una carta enviada por correo postal, fax o correo electr�nico). Podr�s utilizar el modelo de formulario de desistimiento que figura a continuaci�n, aunque su uso no es obligatorio. Tienes asimismo la opci�n de cumplimentar y enviar electr�nicamente el modelo de formulario de desistimiento o cualquier otra declaraci�n inequ�voca a trav�s de nuestro sitio web a "Mis pedidos" en "Mi cuenta". Si recurres a esta opci�n, te comunicaremos sin demora en un soporte duradero (por ejemplo, por correo electr�nico) la recepci�n de dicho desistimiento.

Para cumplir el plazo de desistimiento, basta con que la comunicaci�n relativa al ejercicio por tu parte de este derecho sea enviada antes de que venza el plazo correspondiente.

Consecuencias del desistimiento:

En caso de desistimiento por tu parte, te devolveremos todos los pagos recibidos de ti, incluidos los gastos de entrega (con la excepci�n de los gastos adicionales resultantes de la elecci�n por tu parte de una modalidad de entrega diferente a la modalidad menos costosa de entrega ordinaria que ofrezcamos) sin ninguna demora indebida y, en todo caso, a m�s tardar 14 d�as naturales a partir de la fecha en la que se nos informes de tu decisi�n de desistir del presente contrato. Procederemos a efectuar dicho reembolso utilizando el mismo medio de pago empleado por ti para la transacci�n inicial, a no ser que hayas dispuesto expresamente lo contrario; en todo caso, no incurrir�s en ning�n gasto como consecuencia del reembolso.

Podremos retenerte el reembolso hasta haber recibido los bienes, o hasta que hayas presentado una prueba de la devoluci�n de los mismos, seg�n qu� condici�n se cumpla primero. Deber�s devolvernos o entregarnos directamente los bienes a Basi6 International, 1944 Lantana Ln, 75063, Irving, Texas, U.S.A., 1 2144998944, sin ninguna demora indebida y, en cualquier caso, a m�s tardar en el plazo de 14 d�as naturales a partir de la fecha en que nos comuniques tu decisi�n de desistimiento del contrato. Se considerar� cumplido el plazo si efect�as la devoluci�n de los bienes antes de que haya concluido dicho plazo. Deber�s asumir el coste directo de devoluci�n de los bienes. Solo ser�s responsable de la disminuci�n de valor de los bienes resultante de una manipulaci�n distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las caracter�sticas y el funcionamiento de los bienes.

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