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9780367341848 - Mendelian Randomization: Methods for Causal Inference Using Genetic Variants (Chapman & Hall/CRC Interdisciplinary Statistics) de Burgess, Stephen; Thompson, Simon ... (14 resultados)
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Mendelian Randomization: Methods for Causal Inference Using Genetic Variants (Chapman & Hall/CRC Interdisciplinary Statistics)
Libro 44 de 45: Chapman & Hall/CRC Interdisciplinary StatisticsIdioma: Inglés
Publicado por Chapman & Hall 2021-06-29, 2021
ISBN 10: 0367341840 ISBN 13: 9780367341848
Librería: Chiron Media, Wallingford, Reino Unido
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Libro 44 de 45: Chapman & Hall/CRC Interdisciplinary StatisticsLibrería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Libro 44 de 45: Chapman & Hall/CRC Interdisciplinary StatisticsLibrería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Mendelian Randomization : Methods for Causal Inference Using Genetic Variants
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Libro 44 de 45: Chapman & Hall/CRC Interdisciplinary StatisticsLibrería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
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Libro 44 de 45: Chapman & Hall/CRC Interdisciplinary StatisticsLibrería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
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Libro 44 de 45: Chapman & Hall/CRC Interdisciplinary StatisticsLibrería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
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Libro 44 de 45: Chapman & Hall/CRC Interdisciplinary StatisticsLibrería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
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Mendelian Randomization: Methods for Causal Inference Using Genetic Variants
Libro 44 de 45: Chapman & Hall/CRC Interdisciplinary StatisticsLibrería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
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Libro 44 de 45: Chapman & Hall/CRC Interdisciplinary StatisticsLibrería: moluna, Greven, Alemania
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Añadir al carritoGebunden. Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Dr Stephen Burgess is an MRC Investigator at the MRC Biostatistics Unit in Cambridge, an internationally acclaimed research institute in medical statistics. He holds a Wellcome Trust Sir Henry Dale Fellowship, and leads a research group .
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Libro 44 de 45: Chapman & Hall/CRC Interdisciplinary StatisticsLibrería: PBShop.store US, Wood Dale, IL, Estados Unidos de America
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Libro 44 de 45: Chapman & Hall/CRC Interdisciplinary StatisticsLibrería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Mendelian Randomization: Methods For Causal Inference Using Genetic Variants provides thorough coverage of the methods and practical elements of Mendelian randomization analysis. It brings together diverse aspects of Mendelian randomization from the fields of epidemiology, statistics, genetics, and bioinformatics.Through multiple examples, the first part of the book introduces the reader to the concept of Mendelian randomization, showing how to perform simple Mendelian randomization investigations and interpret the results. The second part of the book addresses specific methodological issues relevant to the practice of Mendelian randomization, including robust methods, weak instruments, multivariable methods, and power calculations. The authors present the theoretical aspects of these issues in an easy-to-understand way by using non-technical language. The last part of the book examines the potential for Mendelian randomization in the future, exploring both methodological and applied developments.FeaturesOffers first-hand, in-depth guidance on Mendelian randomization from leaders in the fieldMakes the diverse aspects of Mendelian randomization understandable to newcomersIllustrates technical details using data from applied analysesDiscusses possible future directions for research involving Mendelian randomizationSoftware code is provided in the relevant chapters and is also available at the supplementary websiteThis book gives epidemiologists, statisticians, geneticists, and bioinformaticians the foundation to understand how to use genetic variants as instrumental variables in observational data.New in Second Edition: The second edition of the book has been substantially re-written to reduce the amount of technical content, and emphasize practical consequences of theoretical issues. Extensive material on the use of two-sample Mendelian randomization and publicly-available summarized data has been added. The book now includes several real-world examples that show how Mendelian randomization can be used to address questions of disease aetiology, target validation, and drug development.
