Univariate and Multivariate General Linear Models : Theory and Applications with SAS, Second Edition
Lingua: inglese
Editore: Taylor & Francis Inc Okt 2006, 2006
Serie: Libro 32 di 88 - Statistics: A Series of Textbooks and Monographs
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- Nuovo
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Neuware - Using a general framework, this book presents analyses of simple and complex models, employing data sets from various disciplines, such as the social and behavioral sciences. This new edition adds two chapters on finite intersection tests and power analysis that illustrates the experimental GLMPOWER procedure. It includes expanded theory on unrestricted general linear, multivariate general linear, SUR, and restricted GMANOVA models to comprise recent developments. The book also incorporates expanded material on missing data to include multiple imputation and the EM algorithm as well as new applications of MI, MIANALYZE, TRANSREG, and CALIS procedures. An accompanying CD-ROM contains SAS code and examples.
Codice articolo 9781584886341
- Titolo
- Univariate and Multivariate General Linear Models : Theory and Applications with SAS, Second Edition
- Autore
- Kevin Kim
- Editore
- Taylor & Francis Inc Okt 2006
- Anno di pubblicazione
- 2006
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 158488634X
- ISBN 13
- 9781584886341
- Edizione
- seconda edizione
- Peso dell'articolo
- 1210 grammi
- Dimensioni
- 229x152x0 mm
- Serie
- Libro 32 di 88: Statistics: A Series of Textbooks and Monographs
Reviewing the theory of the general linear model (GLM) using a general framework, Univariate and Multivariate General Linear Models: Theory and Applications with SAS, Second Edition presents analyses of simple and complex models, both univariate and multivariate, that employ data sets from a variety of disciplines, such as the social and behavioral sciences.
With revised examples that include options available using SAS 9.0, this expanded edition divides theory from applications within each chapter. Following an overview of the GLM, the book introduces unrestricted GLMs to analyze multiple regression and ANOVA designs as well as restricted GLMs to study ANCOVA designs and repeated measurement designs. Extensions of these concepts include GLMs with heteroscedastic errors that encompass weighted least squares regression and categorical data analysis, and multivariate GLMs that cover multivariate regression analysis, MANOVA, MANCOVA, and repeated measurement data analyses. The book also analyzes double multivariate linear, growth curve, seeming unrelated regression (SUR), restricted GMANOVA, and hierarchical linear models.
New to the Second Edition
A practical introduction to GLMs, Univariate and Multivariate General Linear Models demonstrates how to fully grasp the generality of GLMs by discussing them within a general framework.
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