Linear and Generalized Linear Mixed Models and Their Applications
Lingua: inglese
Editore: Springer, Berlin|Springer New York|National Science Foundation|Springer, 2022
- Brossura
- Nuovo
Da: moluna, Greven, Germaniamoluna
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Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. This book covers two major classes of mixed effects models, linear mixed models and generalized linear mixed models. Furthermore, it includes recently developed methods, such as mixed model diagnostics, mixed model selection, and jackknife method in the con.
Codice articolo 577693019
- Titolo
- Linear and Generalized Linear Mixed Models and Their Applications
- Autore
- Jiang, Jiming|Nguyen, Thuan
- Editore
- Springer, Berlin|Springer New York|National Science Foundation|Springer
- Anno di pubblicazione
- 2022
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Brossura
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1071612840
- ISBN 13
- 9781071612842
- Edizione
- seconda edizione
- Serie
- Libro 157 di 160: Springer Series in Statistics
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Informazioni sull’autore
Jiming Jiang is Professor of Statistics and a former Director of Statistical Laboratory at the University of California, Davis. He is a prominent researcher in the fields of mixed effects models, small area estimation, model selection, and statistical genetics. He is the author of Large Sample Techniques for Statistics (Springer 2010), Robust Mixed Model Analysis (2019), Asymptotic Analysis of Mixed Effects Models: Theory, Applications, and Open Problems (2017), and The Fence Methods (with T. Nguyen, 2016). He has been editorial board member of The Annals of Statistics and Journal of the American Statistical Association, among others. He is a Fellow of the American Association for the Advancement of Science, the American Statistical Association, and the Institute of Mathematical Statistics; an elected member of the International Statistical Institute; and a Yangtze River Scholar (Chaired Professor, 2017-2020).
Thuan Nguyen is Associate Professor of Biostatistics in the School of Public Health at Oregon Health & Science University, where she teaches and advises graduate students. She is an active researcher in the field of biostatistics, specializing in the analysis of longitudinal data and statistical genetics, as well as small area estimation. She is the coauthor of The Fence Methods (with J. Jiang 2016).
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Greven, Germania
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