Linear Mixed Models for Longitudinal Data
Idioma: inglés
Editorial: Springer-Verlag New York Inc., 2009
- Tapa blanda
- Nuevo

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- Título
- Linear Mixed Models for Longitudinal Data
- Autor
- Geert Verbeke
- Editorial
- Springer-Verlag New York Inc.
- Año de publicación
- 2009
- Estado
- New
- Encuadernación
- Paperback / softback
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1441902996
- ISBN 13
- 9781441902993
- Peso del artículo
- 834 gramos
- Serie
- Libro 50 de 160: Springer Series in Statistics
Most analyses were done with the MIXED procedure of the SAS software package, but the data analyses are presented in a software-independent fashion.
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
De la contraportada
This paperback edition is a reprint of the 2000 edition.
This book provides a comprehensive treatment of linear mixed models for continuous longitudinal data. Next to model formulation, this edition puts major emphasis on exploratory data analysis for all aspects of the model, such as the marginal model, subject-specific profiles, and residual covariance structure. Further, model diagnostics and missing data receive extensive treatment. Sensitivity analysis for incomplete data is given a prominent place. Several variations to the conventional linear mixed model are discussed (a heterogeity model, conditional linear mixed models). This book will be of interest to applied statisticians and biomedical researchers in industry, public health organizations, contract research organizations, and academia. The book is explanatory rather than mathematically rigorous. Most analyses were done with the MIXED procedure of the SAS software package, and many of its features are clearly elucidated. However, some other commercially available packages are discussed as well. Great care has been taken in presenting the data analyses in a software-independent fashion.
Geert Verbeke is Professor in Biostatistics at the Biostatistical Centre of the Katholieke Universiteit Leuven in Belgium. He is Past President of the Belgian Region of the International Biometric Society, a Board Member of the American Statistical Association, and past Joint Editor of the Journal of the Royal Statistical Society, Series A (2005--2008). He is the director of the Leuven Center for Biostatistics and statistical Bioinformatics (L-BioStat), and vice-director of the Interuniversity Institute for Biostatistics and statistical Bioinformatics (I-BioStat), a joint initiative of the Hasselt and Leuven universities in Belgium.
Geert Molenberghs is Professor of Biostatistics at Universiteit Hasselt and Katholieke Universiteit Leuven in Belgium. He was Joint Editor of Applied Statistics (2001-2004) and Co-Editor of Biometrics (2007-2009). He was President of the International Biometric Society (2004-2005), and has received the Guy Medal in Bronze from the Royal Statistical Society and the Myrto Lefkopoulou award from the Harvard School of Public Health. He is founding director of the Center for Statistics and also the director of the Interuniversity Institute for Biostatistics and statistical Bioinformatics.
Both authors have received the American Statistical Association's Excellence in Continuing Education Award in 2002, 2004, 2005, and 2008. Both are elected Fellows of the American Statistical Association and elected members of the International Statistical Institute.
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