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9780367384913 - Mixed Effects Models for Complex Data (Chapman & Hall/CRC Monographs on Statistics & Applied Probab) de Wu, Lang (16 resultados)
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Mixed Effects Models for Complex Data
Libro 28 de 110: ISSNLibrería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Mixed Effects Models for Complex Data
Libro 28 de 110: ISSNLibrería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Mixed Effects Models for Complex Data
Libro 28 de 110: ISSNLibrería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Mixed Effects Models for Complex Data (Chapman & Hall/CRC Monographs on Statistics & Applied Probab)
Libro 28 de 110: ISSNLibrería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
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Mixed Effects Models for Complex Data
Libro 28 de 110: ISSNLibrería: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Reino Unido
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Mixed Effects Models for Complex Data
Libro 28 de 110: ISSNLibrería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Mixed Effects Models for Complex Data (Chapman & Hall/CRC Monographs on Statistics & Applied Probab)
Libro 28 de 110: ISSNLibrería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 100,52
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Mixed Effects Models for Complex Data (Chapman & Hall/CRC Monographs on Statistics & Applied Probab)
Libro 28 de 110: ISSNLibrería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 97,48
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Mixed Effects Models for Complex Data (Chapman & Hall/CRC Monographs on Statistics & Applied Probab)
Libro 28 de 110: ISSNLibrería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 101,73
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Mixed Effects Models for Complex Data
Libro 28 de 110: ISSNLibrería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Añadir al carritoPaperback. Condición: Brand New. 440 pages. 9.21x6.14x0.91 inches. In Stock.
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Mixed Effects Models for Complex Data
Libro 28 de 110: ISSNLibrería: preigu, Osnabrück, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Mixed Effects Models for Complex Data | Lang Wu | Taschenbuch | Einband - flex.(Paperback) | Englisch | 2019 | Chapman and Hall/CRC | EAN 9780367384913 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld, gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: preigu.
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Mixed Effects Models for Complex Data (Chapman & Hall/CRC Monographs on Statistics & Applied Probab)
Libro 28 de 110: ISSNLibrería: Mispah books, Redhill, SURRE, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 133,64
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Mixed Effects Models for Complex Data
Libro 28 de 110: ISSNLibrería: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Mixed Effects Models for Complex Data
Libro 28 de 110: ISSNIdioma: Inglés
Publicado por Chapman And Hall/CRC Sep 2019, 2019
ISBN 10: 0367384914 ISBN 13: 9780367384913
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 79,40
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Although standard mixed effects models are useful in a range of studies, other approaches must often be used in correlation with them when studying complex or incomplete data. Mixed Effects Models for Complex Data discusses commonly used mixed effects models and presents appropriate approaches to address dropouts, missing data, measurement errors, censoring, and outliers. For each class of mixed effects model, the author reviews the corresponding class of regression model for cross-sectional data.An overview of general models and methods, along with motivating examples After presenting real data examples and outlining general approaches to the analysis of longitudinal/clustered data and incomplete data, the book introduces linear mixed effects (LME) models, generalized linear mixed models (GLMMs), nonlinear mixed effects (NLME) models, and semiparametric and nonparametric mixed effects models. It also includes general approaches for the analysis of complex data with missing values, measurement errors, censoring, and outliers. Self-contained coverage of specific topicsSubsequent chapters delve more deeply into missing data problems, covariate measurement errors, and censored responses in mixed effects models. Focusing on incomplete data, the book also covers survival and frailty models, joint models of survival and longitudinal data, robust methods for mixed effects models, marginal generalized estimating equation (GEE) models for longitudinal or clustered data, and Bayesian methods for mixed effects models.Background materialIn the appendix, the author provides background information, such as likelihood theory, the Gibbs sampler, rejection and importance sampling methods, numerical integration methods, optimization methods, bootstrap, and matrix algebra.Failure to properly address missing data, measurement errors, and other issues in statistical analyses can lead 440 pp. Englisch.
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Wu, L: Mixed Effects Models for Complex Data
Libro 28 de 110: ISSNLibrería: moluna, Greven, Alemania
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EUR 74,28
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Añadir al carritoCondición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Lang Wu is an associate professor in the Department of Statistics at the University of British Columbia in Vancouver, Canada.Although standard mixed effects models are useful in a range of studies, other approaches must of.
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Mixed Effects Models for Complex Data
Libro 28 de 110: ISSNLibrería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 90,51
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Although standard mixed effects models are useful in a range of studies, other approaches must often be used in correlation with them when studying complex or incomplete data. Mixed Effects Models for Complex Data discusses commonly used mixed effects models and presents appropriate approaches to address dropouts, missing data, measurement errors, censoring, and outliers. For each class of mixed effects model, the author reviews the corresponding class of regression model for cross-sectional data.An overview of general models and methods, along with motivating examples After presenting real data examples and outlining general approaches to the analysis of longitudinal/clustered data and incomplete data, the book introduces linear mixed effects (LME) models, generalized linear mixed models (GLMMs), nonlinear mixed effects (NLME) models, and semiparametric and nonparametric mixed effects models. It also includes general approaches for the analysis of complex data with missing values, measurement errors, censoring, and outliers. Self-contained coverage of specific topicsSubsequent chapters delve more deeply into missing data problems, covariate measurement errors, and censored responses in mixed effects models. Focusing on incomplete data, the book also covers survival and frailty models, joint models of survival and longitudinal data, robust methods for mixed effects models, marginal generalized estimating equation (GEE) models for longitudinal or clustered data, and Bayesian methods for mixed effects models.Background materialIn the appendix, the author provides background information, such as likelihood theory, the Gibbs sampler, rejection and importance sampling methods, numerical integration methods, optimization methods, bootstrap, and matrix algebra.Failure to properly address missing data, measurement errors, and other issues in statistical analyses can lead.
