9781032098135 - statistics in toxicology using r (chapman & hall/crc the r series) de hothorn, ludwig a. (16 resultados)
Idioma: Inglés
Editorial: Routledge, 2021
Serie: Chapman & Hall/CRC The R, Libro 20 de 73. Libro 20 de 73 - Chapman & Hall/CRC The R
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Editorial: Taylor & Francis Ltd, 2021
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Editorial: Chapman & Hall, 2021
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Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2021
Serie: Chapman & Hall/CRC The R, Libro 20 de 73. Libro 20 de 73 - Chapman & Hall/CRC The R
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Taschenbuch. Condición: Neu. Statistics in Toxicology Using R | Ludwig A. Hothorn | Taschenbuch | Einband - flex.(Paperback) | Englisch | 2021 | Chapman and Hall/CRC | EAN 9781032098135 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld, gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: preigu.
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Editorial: CRC Press, 2021
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Editorial: CRC Press, 2021
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Editorial: Chapman And Hall/CRC Jun 2021, 2021
Serie: Chapman & Hall/CRC The R, Libro 20 de 73. Libro 20 de 73 - Chapman & Hall/CRC The R
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -The apparent contradiction between statistical significance and biological relevance has diminished the value of statistical methods as a whole in toxicology. Moreover, recommendations for statistical analysis are imprecise in most…toxicological guidelines. Addressing these dilemmas, Statistics in Toxicology Using R explains the statistical analysis of selected experimental data in toxicology and presents assay-specific suggestions, such as for the in vitro micronucleus assay. Mostly focusing on hypothesis testing, the book covers standardized bioassays for chemicals, drugs, and environmental pollutants. It is organized according to selected toxicological assays, including: Short-term repeated toxicity studiesLong-term carcinogenicity assays Studies on reproductive toxicity Mutagenicity assays Toxicokinetic studies The book also discusses proof of safety (particularly in ecotoxicological assays), toxicogenomics, the analysis of interlaboratory studies and the modeling of dose-response relationships for risk assessment. For each toxicological problem, the author describes the statistics involved, matching data example, R code, and outcomes and their interpretation. This approach allows you to select a certain bioassay, identify the specific data structure, run the R code with the data example, understand the test outcome and interpretation, and replace the data set with your own data and run again. 254 pp. Englisch.
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Editorial: CRC Press, 2021
Serie: Chapman & Hall/CRC The R, Libro 20 de 73. Libro 20 de 73 - Chapman & Hall/CRC The R
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Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Ludwig A. Hothorn is a professor in the Institute of Biostatistics at the Leibniz University of Hannover. Dr. Hothorn has published more than 130 papers in peer-reviewed journals and contributed numerous book chapters…. His research inter.
Idioma: Inglés
Editorial: Chapman And Hall/CRC, 2021
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Taschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - The apparent contradiction between statistical significance and biological relevance has diminished the value of statistical methods as a whole in toxicology. Moreover, recommendations for statistical analysis are imprecise in most toxic…ological guidelines. Addressing these dilemmas, Statistics in Toxicology Using R explains the statistical analysis of selected experimental data in toxicology and presents assay-specific suggestions, such as for the in vitro micronucleus assay. Mostly focusing on hypothesis testing, the book covers standardized bioassays for chemicals, drugs, and environmental pollutants. It is organized according to selected toxicological assays, including: Short-term repeated toxicity studiesLong-term carcinogenicity assays Studies on reproductive toxicity Mutagenicity assays Toxicokinetic studies The book also discusses proof of safety (particularly in ecotoxicological assays), toxicogenomics, the analysis of interlaboratory studies and the modeling of dose-response relationships for risk assessment. For each toxicological problem, the author describes the statistics involved, matching data example, R code, and outcomes and their interpretation. This approach allows you to select a certain bioassay, identify the specific data structure, run the R code with the data example, understand the test outcome and interpretation, and replace the data set with your own data and run again.
