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Dati bibliografici

Titolo: An Introduction to Categorical Data Analysis (Wiley Series in Probability and Statistics)
Editore: Wiley
Data di pubblicazione: 2018
Lingua: Inglese
ISBN 10: 1119405262
ISBN 13: 9781119405269
Rilegatura: hardcover
Edizione: 3rd Edition.
Condizione: Good

Descrizione articolo

Riassunto

A valuable new edition of a standard reference

The use of statistical methods for categorical data has increased dramatically, particularly for applications in the biomedical and social sciences. An Introduction to Categorical Data Analysis, Third Edition summarizes these methods and shows readers how to use them using software. Readers will find a unified generalized linear models approach that connects logistic regression and loglinear models for discrete data with normal regression for continuous data.

Adding to the value in the new edition is:

• Illustrations of the use of R software to perform all the analyses in the book

• A new chapter on alternative methods for categorical data, including smoothing and regularization methods (such as the lasso), classification methods such as linear discriminant analysis and classification trees, and cluster analysis

• New sections in many chapters introducing the Bayesian approach for the methods of that chapter

• More than 70 analyses of data sets to illustrate application of the methods, and about 200 exercises, many containing other data sets

• An appendix showing how to use SAS, Stata, and SPSS, and an appendix with short solutions to most odd-numbered exercises

Written in an applied, nontechnical style, this book illustrates the methods using a wide variety of real data, including medical clinical trials, environmental questions, drug use by teenagers, horseshoe crab mating, basketball shooting, correlates of happiness, and much more.

An Introduction to Categorical Data Analysis, Third Edition is an invaluable tool for statisticians and biostatisticians as well as methodologists in the social and behavioral sciences, medicine and public health, marketing, education, and the biological and agricultural sciences.

Informazioni sull'autore

ALAN AGRESTI is Distinguished Professor Emeritus at the University of Florida. He has presented short courses on categorical data methods in 35 countries. He is the author of seven books, including the bestselling Categorical Data Analysis (Wiley), Foundations of Linear and Generalized Linear Models (Wiley), Statistics: The Art and Science of Learning from Data (Pearson), and Statistical Methods for the Social Sciences (Pearson).

Le informazioni nella sezione "Su questo libro" possono far riferimento a edizioni diverse di questo titolo.

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Informazioni sul diritto di recesso

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

Effetti del recesso

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Eseguiremo il rimborso senza indebito ritardo e non oltre 14 giorni dal giorno in cui saremo informati della tua decisione di recedere dal presente contratto.

Il rimborso sar� effettuato utilizzando lo stesso mezzo di pagamento da te usato per la transazione iniziale, salvo che tu non abbia espressamente concordato altrimenti; in ogni caso, non dovrai sostenere alcun costo quale conseguenza di tale rimborso.

Possiamo trattenere il rimborso finch� non avremo ricevuto i beni oppure finch� non avrai fornito la prova di averli rispediti, a seconda di quale condizione si verifichi per prima.

Dovrai rispedire i beni o consegnarli a Textbooks_Source, Columbia, Missouri, U.S.A., senza indebito ritardo e, in ogni caso, entro 14 giorni dal giorno in cui ci hai comunicato la tua volont� di recedere 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 diversa da quella necessaria per stabilire la natura, le caratteristiche e il funzionamento dei beni stessi.

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