Development in methodology on longitudinal data is fast. Currently, there are a lack of intermediate /advanced level textbooks which introduce students and practicing statisticians to the updated methods on correlated data inference. This book will present a discussion of the modern approaches to inference, including the links between the theories of estimators and various types of efficient statistical models including likelihood-based approaches. The theory will be supported with practical examples of R-codes and R-packages applied to interesting case-studies from a number of different areas.

Key Features:

•Includes the most up-to-date methods

•Use simple examples to demonstrate complex methods

•Uses real data from a number of areas

•Examples utilize R code

Informazioni sull?autore

Professor Wang obtained his Ph.D. on dynamic optimization in 1991 (University of Oxford) and worked for CSIRO (2005–2010). Before returning to Australia, Professor Wang worked for the National University of Singapore (2001–2005) and Harvard University as Assistant Professor and Associate Professor (1998–2000) in biostatistics. He joined the University of Queensland in April 2010 as Chair Professor of Applied Statistics to lead the Centre for Applications in Natural Resource Mathematics and to promote applied statistics and mathematics. Currently, he is Capacity Building Professor in Data Science at Queensland University of Technology, Australia. Professor Wang has developed a number of novel statistical methodologies in longitudinal data analysis published by top statistical journals (Biometrika, Biometrics, Statistics in Medicine, Journal of the American Statistician Association, Annals of Statistics). His recent interests and successes include (1) ‘working’ likelihood approach for hyperparameter estimation and model selection, (2) integrating statistical learning and machine learning for dependent data analysis and (3) data-driven approach for robust estimation. More recently, he advocates ‘working’ likelihood approaches to parameter estimation but recognizing possibly a different likelihood that generating the observed data in inferencing. This has been found very useful in finding datadependent tuning parameters in robust estimation and hyper-parameters in machine learning algorithms.

Liya Fu obtained her Ph.D. in 2010 from Northeast Normal University. Currently she is Associate Professor of Statistics at Xi’an Jiaotong University. She worked briefly as a Postdoctoral Fellow at the University of Queensland after after two-years visiting student at CSIRO (2008–010), Australia. Dr. Fu mainly focuses on the methodologies for the analysis of longitudinal data and has published about 20 papers in international journals, including Biometrics, Statistics in Medicine, Journal of Multivariate Analysis. Professor Sudhir Paul obtained his PhD in 1976 (University of Wales). He worked as a Postdoctoral Fellow (University of Newcastle Upon Tyne, 1976- 1978) and a Lecturer (University of Kent at Canterbury, 1978-1982) before moving to Canada in 1982. He started as Assistant Professor at the University of Windsor and moved through all professorial ranks and finally in 2005 became distinguished University Professor. He became Fellow of the Royal Statistical Society in 1982 and Fellow of the American Statistical Association in 1986.

Professor Paul has developed many methodologies for the analyses of overdispersed and zero-inflated count data, longitudinal data, and familial data and published in most of the top-tier journals in statistics (Journal of the Royal Statistical Society, Biometrika, Biometrics, Journal of the American Statistician Association, Technometrics). Professor Paul supervised over 50 graduate students including 16 PhD students and has published over 100 papers.

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Hai il diritto di recedere dal presente contratto entro 14 giorni per qualsiasi motivo.

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Per esercitare il diritto di recesso, sei tenuto a informare Biblios, 47 Kaisetstrasse, 60329, frankfurt am main, hessen, Germany, della tua decisione di recedere dal presente contratto tramite una dichiarazione esplicita (ad esempio lettera inviata per posta, fax o posta elettronica). A tal fine puoi utilizzare il modulo tipo di recesso, ma non e' obbligatorio. Puoi anche compilare e inviare elettronicamente il modulo tipo di recesso o qualsiasi altra esplicita dichiarazione sul nostro sito web, dalla sezione "Ordini" nel "Mio Account". Nel caso scegliessi questa opzione, ti trasmetteremo senza indugio una conferma di ricevimento su un supporto durevole (ad esempio per posta elettronica).

Per rispettare il termine di recesso, � sufficiente inviare la comunicazione relativa all'esercizio del diritto di recesso prima della scadenza del periodo di recesso.

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Se recedi dal presente contratto, ti saranno rimborsati tutti i pagamenti che hai effettuato a nostro favore, compresi i costi di consegna (ad eccezione dei costi supplementari derivanti dalla tua eventuale scelta di un tipo di consegna diverso dal tipo meno costoso di consegna standard da noi offerto). Potremo trattenere dal rimborso le somme derivanti da una diminuzione del valore del prodotto risultante da una tua non necessaria manipolazione.

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Detti rimborsi saranno effettuati utilizzando lo stesso mezzo di pagamento da te usato per la transazione iniziale, salvo che tu non abbia espressamente convenuto altrimenti; in ogni caso, non dovrai sostenere alcun costo quale conseguenza di tale rimborso. Il rimborso pu� essere sospeso fino al ricevimento dei beni oppure fino all'avvenuta dimostrazione da parte tua di aver rispedito i beni, se precedente.

Ti preghiamo di rispedire i beni o di consegnarli a Biblios, 47 Kaisetstrasse, 60329, frankfurt am main, Germany, senza indebiti ritardi e in ogni caso entro 14 giorni dal giorno in cui hai comunicato il tuo recesso dal presente contratto. Il termine � rispettato se rispedisci i beni prima della scadenza del periodo di 14 giorni. I costi diretti della restituzione dei beni saranno a tuo carico. Sei responsabile solo della diminuzione del valore dei beni risultante da una manipolazione del bene diversa da quella necessaria per stabilire la natura, le caratteristiche e il funzionamento dei beni.

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