Analysis of Correlated Data with SAS and R (Hardcover)
Lingua: inglese
Editore: Taylor & Francis Ltd, 2026
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- Nuovo
Da: CitiRetail, Stevenage, Regno UnitoCitiRetail
Venditore AbeBooks dal 29 giugno 2022
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Hardcover. The fifth edition of Analysis of Correlated Data with SAS and R provides cuttingedge methodologies for analyzing clustered and correlated data, incorporating new topics and advancements in statistical modeling and machine learning. This updated edition introduces five new topics: (1) simultaneous testing of equality of correlated means and variances, (2) betabinomial regression model for the analysis of binomial data with overdispersion, (3) modeling count data with inflated zero class and zerotruncated data, (4) analysis of multivariate time series, and (5) network metaanalysis. Additionally, a new chapter on integrating statistical methods with machine learning algorithms offers deeper insights into biomedical data analysis. With extensive examples, realworld datasets, and practical codes for R and SAS, this book equips readers with the tools to master advanced data analytics. Designed for researchers, students, and professionals in biostatistics, biomedical data analysis, and applied statistics, this book is ideal for those seeking to enhance their understanding of computing as an essential part of the practice of statistics and machine learning. It is particularly suited for individuals using R or SAS for data analysis and reporting. Key Features:Provides extensive examples to illustrate methodologiesFocuses on data analytics of clustered data, regardless of whether the clusters are due to natural sampling processes or repeated measures over timeProvides a substantial library of Excel datasets for practical applicationProvides detailed R and SAS codes to demonstrate data analysis techniques The fifth edition provides cutting-edge methodologies for analysing clustered and correlated data, incorporating new topics and advancements in statistical modelling and machine learning. With extensive examples, real-world datasets, and practical codes for R and SAS, this book equips readers with the tools to master advanced data analytics. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability. …
Codice articolo 9781032970479
- Titolo
- Analysis of Correlated Data with SAS and R (Hardcover)
- Autore
- Mohamed M. Shoukri
- Editore
- Taylor & Francis Ltd
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- new
- Rilegatura
- Hardcover
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1032970472
- ISBN 13
- 9781032970479
- Edizione
- quinta edizione o successive
The fifth edition of Analysis of Correlated Data with SAS and R provides cutting‑edge methodologies for analyzing clustered and correlated data, incorporating new topics and advancements in statistical modeling and machine learning.
This updated edition introduces five new topics: (1) simultaneous testing of equality of correlated means and variances, (2) beta‑binomial regression model for the analysis of binomial data with overdispersion, (3) modeling count data with inflated zero class and zero‑truncated data, (4) analysis of multivariate time series, and (5) network meta‑analysis. Additionally, a new chapter on integrating statistical methods with machine learning algorithms offers deeper insights into biomedical data analysis. With extensive examples, real‑world datasets, and practical codes for R and SAS, this book equips readers with the tools to master advanced data analytics.
Designed for researchers, students, and professionals in biostatistics, biomedical data analysis, and applied statistics, this book is ideal for those seeking to enhance their understanding of computing as an essential part of the practice of statistics and machine learning. It is particularly suited for individuals using R or SAS for data analysis and reporting.
Key Features:
• Provides extensive examples to illustrate methodologies.
• Focuses on data analytics of clustered data, regardless of whether the clusters are due to natural sampling processes or repeated measures over time.
• Provides a substantial library of Excel datasets for practical application.
• Provides detailed R and SAS codes to demonstrate data analysis techniques.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Informazioni sull’autore
Mohamed M. Shoukri is a retired Professor of Biostatistics who has taught mathematics and biostatistics at five Canadian universities (Simon Fraser University, University of British Columbia, University of Windsor, University of Guelph, and University of Western Ontario).
"Descrizione articolo" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
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