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Adaptive Regression for Modeling Nonlinear Relationships (Statistics for Biology and Health)
Libro 58 de 69: Statistics for Biology and HealthLibrería: Zubal-Books, Since 1961, Cleveland, OH, Estados Unidos de America
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Adaptive Regression for Modeling Nonlinear Relationships (Statistics for Biology and Health)
Libro 58 de 69: Statistics for Biology and HealthLibrería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
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Adaptive Regression for Modeling Nonlinear Relationships (Statistics for Biology and Health)
Libro 58 de 69: Statistics for Biology and HealthLibrería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
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Adaptive Regression for Modeling Nonlinear Relationships (Statistics for Biology and Health)
Libro 58 de 69: Statistics for Biology and HealthLibrería: Chiron Media, Wallingford, Reino Unido
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Adaptive Regression for Modeling Nonlinear Relationships
Libro 58 de 69: Statistics for Biology and HealthLibrería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Adaptive Regression for Modeling Nonlinear Relationships
Libro 58 de 69: Statistics for Biology and HealthLibrería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Adaptive Regression for Modeling Nonlinear Relationships (Statistics for Biology and Health)
Libro 58 de 69: Statistics for Biology and HealthLibrería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
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Modeling Correlated Outcomes Using Extensions of Generalized Estimating Equations and Linear Mixed Modeling
Librería: Books From California, Simi Valley, CA, Estados Unidos de America
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Adaptive Regression for Modeling Nonlinear Relationships (Statistics for Biology and Health)
Libro 58 de 69: Statistics for Biology and HealthLibrería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
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Adaptive Regression for Modeling Nonlinear Relationships
Libro 58 de 69: Statistics for Biology and HealthLibrería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
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Adaptive Regression for Modeling Nonlinear Relationships
Libro 58 de 69: Statistics for Biology and HealthLibrería: preigu, Osnabrück, Alemania
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Adaptive Regression for Modeling Nonlinear Relationships | George J. Knafl (u. a.) | Taschenbuch | Statistics for Biology and Health | xxv | Englisch | 2018 | Springer | EAN 9783319816388 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Adaptive Regression for Modeling Nonlinear Relationships
Libro 58 de 69: Statistics for Biology and HealthLibrería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Adaptive Regression for Modeling Nonlinear Relationships (Statistics for Biology and Health)
Libro 58 de 69: Statistics for Biology and HealthLibrería: Mispah books, Redhill, SURRE, Reino Unido
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Adaptive Regression for Modeling Nonlinear Relationships
Libro 58 de 69: Statistics for Biology and HealthLibrería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Modeling Correlated Outcomes Using Extensions of Generalized Estimating Equations and Linear Mixed Modeling
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Modeling Correlated Outcomes Using Extensions of Generalized Estimating Equations and Linear Mixed Modeling
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
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Modeling Correlated Outcomes Using Extensions of Generalized Estimating Equations and Linear Mixed Modeling
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Modeling Correlated Outcomes Using Extensions of Generalized Estimating Equations and Linear Mixed Modeling
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Adaptive Regression for Modeling Nonlinear Relationships (Statistics for Biology and Health)
Libro 58 de 69: Statistics for Biology and HealthLibrería: Mispah books, Redhill, SURRE, Reino Unido
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Modeling Correlated Outcomes Using Extensions of Generalized Estimating Equations and Linear Mixed Modeling
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Modeling Correlated Outcomes Using Extensions of Generalized Estimating Equations and Linear Mixed Modeling
Idioma: Inglés
Publicado por Springer International Publishing AG, CH, 2024
ISBN 10: 3031419871 ISBN 13: 9783031419874
Librería: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Reino Unido
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Añadir al carritoHardback. Condición: New. 2023 ed. This book formulates methods for modeling continuous and categorical correlated outcomes that extend the commonly used methods: generalized estimating equations (GEE) and linear mixed modeling. Partially modified GEE adds estimating equations for variance/dispersion parameters to the standard GEE estimating equations for the mean parameters. Fully modified GEE provides alternate estimating equations for mean parameters as well as estimating equations for variance/dispersion parameters. The new estimating equations in these two cases are generated by maximizing a "likelihood" function related to the multivariate normal density function. Partially modified GEE and fully modified GEE use the standard GEE approach to estimate correlation parameters based on the residuals. Extended linear mixed modeling (ELMM) uses the likelihood function to estimate not only mean and variance/dispersion parameters, but also correlation parameters. Formulations are provided for gradient vectors and Hessianmatrices, for a multi-step algorithm for solving estimating equations, and model-based and robust empirical tests for assessing theory-based models.Standard GEE, partially modified GEE, fully modified GEE, and ELMM are demonstrated and compared using a variety of regression analyses of different types of correlated outcomes. Example analyses of correlated outcomes include linear regression for continuous outcomes, Poisson regression for count/rate outcomes, logistic regression for dichotomous outcomes, exponential regression for positive-valued continuous outcome, multinomial regression for general polytomous outcomes, ordinal regression for ordinal polytomous outcomes, and discrete regression for discrete numeric outcomes. These analyses also address nonlinearity in predictors based on adaptive search through alternative fractional polynomial models controlled by likelihood cross-validation (LCV) scores. Larger LCV scores indicate better models but not necessarilydistinctly better models. LCV ratio tests are used to identify distinctly better models.A SAS macro has been developed for analyzing correlated outcomes using standard GEE, partially modified GEE, fully modified GEE, and ELMM within alternative regression contexts. This macro and code for conducting the analyses addressed in the book are available online via the book's Springer website. Detailed descriptions of how to use this macro and interpret its output are provided in the book.
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Modeling Correlated Outcomes Using Extensions of Generalized Estimating Equations and Linear Mixed Modeling : With Online Files
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Modeling Correlated Outcomes Using Extensions of Generalized Estimating Equations and Linear Mixed Modeling
Librería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de America
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EUR 191,78
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Modeling Correlated Outcomes Using Extensions of Generalized Estimating Equations and Linear Mixed Modeling : With Online Files
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 199,61
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Modeling Correlated Outcomes Using Extensions of Generalized Estimating Equations and Linear Mixed Modeling
Librería: Buchpark, Trebbin, Alemania
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Añadir al carritoCondición: Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Seiten: 544 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | This book formulates methods for modeling continuous and categorical correlated outcomes that extend the commonly used methods: generalized estimating equations (GEE) and linear mixed modeling. Partially modified GEE adds estimating equations for variance/dispersion parameters to the standard GEE estimating equations for the mean parameters. Fully modified GEE provides alternate estimating equations for mean parameters as well as estimating equations for variance/dispersion parameters. The new estimating equations in these two cases are generated by maximizing a "likelihood" function related to the multivariate normal density function. Partially modified GEE and fully modified GEE use the standard GEE approach to estimate correlation parameters based on the residuals. Extended linear mixed modeling (ELMM) uses the likelihood function to estimate not only mean and variance/dispersion parameters, but also correlation parameters. Formulations are provided for gradient vectors and Hessianmatrices, for a multi-step algorithm for solving estimating equations, and model-based and robust empirical tests for assessing theory-based models.Standard GEE, partially modified GEE, fully modified GEE, and ELMM are demonstrated and compared using a variety of regression analyses of different types of correlated outcomes. Example analyses of correlated outcomes include linear regression for continuous outcomes, Poisson regression for count/rate outcomes, logistic regression for dichotomous outcomes, exponential regression for positive-valued continuous outcome, multinomial regression for general polytomous outcomes, ordinal regression for ordinal polytomous outcomes, and discrete regression for discrete numeric outcomes. These analyses also address nonlinearity in predictors based on adaptive search through alternative fractional polynomial models controlled by likelihood cross-validation (LCV) scores. Larger LCV scores indicate better models but not necessarilydistinctly better models. LCV ratio tests are used to identify distinctly better models.A SAS macro has been developed for analyzing correlated outcomes using standard GEE, partially modified GEE, fully modified GEE, and ELMM within alternative regression contexts. This macro and code for conducting the analyses addressed in the book are available online via the book's Springer website. Detailed descriptions of how to use this macro and interpret its output are provided in the book.
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Modeling Correlated Outcomes Using Extensions of Generalized Estimating Equations and Linear Mixed Modeling
Librería: preigu, Osnabrück, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 5 disponibles
Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Modeling Correlated Outcomes Using Extensions of Generalized Estimating Equations and Linear Mixed Modeling | George J. Knafl | Taschenbuch | xxv | Englisch | 2025 | Springer | EAN 9783031419904 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Modeling Correlated Outcomes Using Extensions of Generalized Estimating Equations and Linear Mixed Modeling : With Online Files
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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EUR 190,55
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Modeling Correlated Outcomes Using Extensions of Generalized Estimating Equations and Linear Mixed Modeling
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
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Modeling Correlated Outcomes Using Extensions of Generalized Estimating Equations and Linear Mixed Modeling : With Online Files
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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EUR 199,62
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Modeling Correlated Outcomes Using Extensions of Generalized Estimating Equations and Linear Mixed Modeling
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book formulates methods for modeling continuous and categorical correlated outcomes that extend the commonly used methods: generalized estimating equations (GEE) and linear mixed modeling. Partially modified GEE adds estimating equations for variance/dispersion parameters to the standard GEE estimating equations for the mean parameters. Fully modified GEE provides alternate estimating equations for mean parameters as well as estimating equations for variance/dispersion parameters. The new estimating equations in these two cases are generated by maximizing a 'likelihood' function related to the multivariate normal density function. Partially modified GEE and fully modified GEE use the standard GEE approach to estimate correlation parameters based on the residuals. Extended linear mixed modeling (ELMM) uses the likelihood function to estimate not only mean and variance/dispersion parameters, but also correlation parameters. Formulations are provided for gradient vectors and Hessianmatrices, for a multi-step algorithm for solving estimating equations, and model-based and robust empirical tests for assessing theory-based models.Standard GEE, partially modified GEE, fully modified GEE, and ELMM are demonstrated and compared using a variety of regression analyses of different types of correlated outcomes. Example analyses of correlated outcomes include linear regression for continuous outcomes, Poisson regression for count/rate outcomes, logistic regression for dichotomous outcomes, exponential regression for positive-valued continuous outcome, multinomial regression for general polytomous outcomes, ordinal regression for ordinal polytomous outcomes, and discrete regression for discrete numeric outcomes. These analyses also address nonlinearity in predictors based on adaptive search through alternative fractional polynomial models controlled by likelihood cross-validation (LCV) scores. Larger LCV scores indicate better models but not necessarilydistinctly better models. LCV ratio tests are used to identify distinctly better models.A SAS macro has been developed for analyzing correlated outcomes using standard GEE, partially modified GEE, fully modified GEE, and ELMM within alternative regression contexts. This macro and code for conducting the analyses addressed in the book are available online via the book's Springer website. Detailed descriptions of how to use this macro and interpret its output are provided in the book.
