9781642953268 - generalized linear and nonlinear models for correlated data: theory and applications using sas de edward fvonesh (17 resultados)
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Gebunden. Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. KlappentextrnrnEdward Vonesh s Generalized Linear and Nonlinear Models for Correlated Data: Theory and Applications Using SAS is devoted to the analysis of correlated response data using SAS, with special em…phasis on applications that require th.
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Buch. Condición: Neu. Generalized Linear and Nonlinear Models for Correlated Data | Theory and Applications Using SAS | Edward F. Vonesh | Buch | Gebunden | Englisch | 2019 | SAS Institute | EAN 9781642953268 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld, gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: prei…gu Print on Demand.
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Buch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Edward Vonesh's Generalized Linear and Nonlinear Models for Correlated Data: Theory and Applications Using SAS is devoted to the analysis of correlated response data using SAS, with special emphasis on applications that require the use of gener…alized linear models or generalized nonlinear models. Written in a clear, easy-to-understand manner, it provides applied statisticians with the necessary theory, tools, and understanding to conduct complex analyses of continuous and/or discrete correlated data in a longitudinal or clustered data setting. Using numerous and complex examples, the book emphasizes real-world applications where the underlying model requires a nonlinear rather than linear formulation and compares and contrasts the various estimation techniques for both marginal and mixed-effects models. The SAS procedures MIXED, GENMOD, GLIMMIX, and NLMIXED as well as user-specified macros will be used extensively in these applications. In addition, the book provides detailed software code with most examples so that readers can begin applying the various techniques immediately.
