ANALY OF LONGITUDINAL DATA 2E OSSS:NCS PAPER (Oxford Statistical Science Series, Band 25) - Softcover
Buch 8 von 8: Oxford Statistical Science
Inhaltsangabe
The most up-to-date and thorough professional reference text in this fast-moving area of biostatistics
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Über die Autorin bzw. den Autor
Peter Diggle, Department of Mathematics and Statistics, University of Lancaster
Patrick Heagerty, Biostatistics department University of Washington
Kung-Yee Liang, Biostatistics department, Johns Hopkins University
Scott Zeger, Biostatistics department, Johns Hopkins University
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ANALY OF LONGITUDINAL DATA 2E OSSS:NCS PAPER (Oxford Statistical Science Series)
Verlag:
Oxford University Press (edition 2), 2013
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Analysis of Longitudinal Data (Oxford Statistical Science Series)
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Analysis Longitud Data 2e Osss: Ncs P
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ANALY OF LONGITUDINAL DATA 2E OSSS:NCS PAPER: 25 (Oxford Statistical Science Series)
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Oxford University Press, 2013
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Analysis of Longitudinal Data (Oxford Statistical Science Series)
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Oxford University Press, 2013
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Analysis of Longitudinal Data
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Paperback. Zustand: New. The first edition of Analysis for Longitudinal Data has become a classic. Describing the statistical models and methods for the analysis of longitudinal data, it covers both the underlying statistical theory of each method, and its application to a range of examples from the agricultural and biomedical sciences. The main topics discussed are design issues, exploratory methods of analysis, linear models for continuous data, general linear models for discrete data, and models and methods for handling data and missing values. Under each heading, worked examples are presented in parallel with the methodological development, and sufficient detail is given to enable the reader to reproduce the author's results using the data-sets as an appendix. This second edition, published for the first time in paperback, provides a thorough and expanded revision of this important text. It includes two new chapters; the first discusses fully parametric models for discrete repeated measures data, and the second explores statistical models for time-dependent predictors. Bestandsnummer des Verkäufers LU-9780199676750
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