9783030675820 - statistical regression modeling with r: longitudinal and multi-level modeling (emerging topics in statistics and biostatistics) de chen, ding-geng (din); chen, jenny k. (14 resultados)
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Editorial: Springer 2021
Serie: Emerging Topics in Statistics and Biostatistics, Libro 6 de 7. Libro 6 de 7 - Emerging Topics in Statistics and Biostatistics
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Editorial: Springer 2021
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Editorial: Springer 2021
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Buch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book provides a concise point of reference for the most commonly used regression methods. It begins with linear and nonlinear regression for normally distributed data, logistic regression for binomially distributed data, and Poisson regression and ne…gative-binomial regression for count data. It then progresses to these regression models that work with longitudinal and multi-level data structures. The volume is designed to guide the transition from classical to more advanced regression modeling, as well as to contribute to the rapid development of statistics and data science. With data and computing programs available to facilitate readers' learning experience,Statistical Regression Modelingpromotes the applications of R in linear, nonlinear, longitudinal and multi-level regression. All included datasets, as well as the associated R program in packages nlme and lme4 for multi-level regression, are detailed in Appendix A. This book will be valuable in graduate courses on applied regression, as well as for practitioners and researchers in the fields of data science, statistical analytics, public health, and related fields.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer Nature 2021
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Editorial: Springer 2021
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Buch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book provides a concise point of reference for the most commonly used regression methods. It begins with linear and nonlinear regression for normally distributed data, logistic regression for binomially distributed data, and Poisson r…egression and negative-binomial regression for count data. It then progresses to these regression models that work with longitudinal and multi-level data structures. The volume is designed to guide the transition from classical to more advanced regression modeling, as well as to contribute to the rapid development of statistics and data science. With data and computing programs available to facilitate readers' learning experience,Statistical Regression Modelingpromotes the applications of R in linear, nonlinear, longitudinal and multi-level regression. All included datasets, as well as the associated R program in packages nlme and lme4 for multi-level regression, are detailed in Appendix A. This book will be valuable in graduate courses on applied regression, as well as for practitioners and researchers in the fields of data science, statistical analytics, public health, and related fields. 248 pp. Englisch.
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Editorial: Springer International Publishing 2021
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Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Compiles commonly used regression methods that are essential for graduate students, applied data science, and relatedOffers a step-by-step implementation linear and multilevel regressions with normal and non-normal da…ta and the application of R.
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Editorial: Springer, Palgrave Macmillan Apr 2021 2021
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Buch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book provides a concise point of reference for the most commonly used regression methods. It begins with linear and nonlinear regression for normally distributed data, logistic regression for binomially distributed data, and Poisson regre…ssion and negative-binomial regression for count data. It then progresses to these regression models that work with longitudinal and multi-level data structures. The volume is designed to guide the transition from classical to more advanced regression modeling, as well as to contribute to the rapid development of statistics and data science. With data and computing programs available to facilitate readers' learning experience, Statistical Regression Modeling promotes the applications of R in linear, nonlinear, longitudinal and multi-level regression. All included datasets, as well as the associated R program in packages nlme and lme4 for multi-level regression, are detailed in Appendix A. This book will be valuable in graduate courses on applied regression, as well as for practitioners and researchers in the fields of data science, statistical analytics, public health, and related fields.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 248 pp. Englisch.
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