Applied Statistics in the Pharmaceutical Industry: With Case Studies Using S-Plus
Idioma: inglés
Editorial: Springer, 2001
- Tapa dura
- Usado

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- Título
- Applied Statistics in the Pharmaceutical Industry: With Case Studies Using S-Plus
- Editorial
- Springer
- Año de publicación
- 2001
- Estado
- Very Good
- Encuadernación
- Encuadernación de tapa dura
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 0387988149
- ISBN 13
- 9780387988146
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Críticas
From the reviews:
STATISTICAL METHODS IN MEDICAL RESEARCH AN INTERNATIONAL REVIEW JOURNAL
"...this book is extremely good and highly recommended to statisticians involved in the drug development process."
"The book has a dual purpose. First, it contains examples of statistics in practice and includes interesting real-life examples ... . The second purpose of the book is to promote the use of S-Plus, by showing what can be done with this software, and illustrating its use ... . this is a very valuable book of case studies. Managers of Biometrics groups should ensure their staff have access to a copy and statistics consultants will need a copy of their own." (Tim Auton, Journal of Applied Statistics, Vol. 30 (1), 2003)
"Most of the chapters are written from a procedural perspective, describing the task to be done, showing the S-PLUS code required to conduct the task, and then displaying the S-PLUS results. ... For a reader already sold on S-PLUS and looking for ways to apply it in his or her work, this book will be appealing. ... The book will help pharmaceutical statisticians implement S-PLUS in their work if they are new to S-PLUS." (Brian J. Eastwood, Journal of the American Statistical Association, Issue March, 2003)
"Each one of the chapters begins with a short introduction to the subject, followed by background information on each source of data. ... and finishes with related references and an appendix with S-PLUS code. The latter is of major benefit to readers. It is very clearly set out with macros that cover a wide range of graphics and aspects of statistical analysis. ... this book is extremely good and highly recommended to statisticians involved in the drug development process." (Vasilis Nikolaou, Statistical Methods in Medical Research, Vol. 11 (2), 2002)
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