Ataharul islam (74 risultati)
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1st ed. 2018. 16 x 24 cm. XXIII, 463 S. XXIII, 463 p. 122 illus., 109 illus. in color. Hardcover. Versand aus Deutschland / We dispatch from Germany via Air Mail. Einband bestoßen, daher Mängelexemplar gestempelt, sonst sehr guter Zustand. Imperfect copy due to slightly bumped cover, apart from this in very good condition. Stamp…ed. Sprache: Englisch.
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Markov Models With Covariate Dependence for Repeated Measures
Islam, M. Ataharul; Chowdhury, Rafiqul Islam; Huda, Shahariar
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Markov Models With Covariate Dependence for Repeated Measures
Islam, M. Ataharul; Chowdhury, Rafiqul Islam; Huda, Shahariar
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Condizione: New. Num Pages: 228 pages, tables. BIC Classification: PB. Category: (P) Professional & Vocational; (UP) Postgraduate, Research & Scholarly; (UU) Undergraduate. Dimension: 266 x 185 x 21. Weight in Grams: 672. . 2012. First Edition. Hardcover. . . . .
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Generalized Linear Models and Extensions | M. Ataharul Islam (u. a.) | Taschenbuch | xvii | Englisch | 2026 | Springer | EAN 9789819648504 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Condizione: New. Num Pages: 228 pages, tables. BIC Classification: PB. Category: (P) Professional & Vocational; (UP) Postgraduate, Research & Scholarly; (UU) Undergraduate. Dimension: 266 x 185 x 21. Weight in Grams: 672. . 2012. First Edition. Hardcover. . . . . Books ship from the US and Ireland.
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Buch. Condizione: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book presents a broad range of statistical techniques to address emerging needs in the field of repeated measures. It also provides a comprehensive overview of extensions of generalized linear models for the bivariate exponential family of distribut…ions, which represent a new development in analysing repeated measures data. The demand for statistical models for correlated outcomes has grown rapidly recently, mainly due to presence of two types of underlying associations: associations between outcomes, and associations between explanatory variables and outcomes.The book systematically addresses key problems arising in the modelling of repeated measures data, bearing in mind those factors that play a major role in estimating the underlying relationships between covariates and outcome variables for correlated outcome data. In addition, it presents new approaches to addressing current challenges in the field of repeated measures and models based on conditional and joint probabilities. Markov models of first and higher orders are used for conditional models in addition to conditional probabilities as a function of covariates. Similarly, joint models are developed using both marginal-conditional probabilities as well as joint probabilities as a function of covariates.In addition to generalized linear models for bivariate outcomes, it highlights extended semi-parametric models for continuous failure time data and their applications in order to include models for a broader range of outcome variables that researchers encounter in various fields. The book further discusses the problem of analysing repeated measures data for failure time in the competing risk framework, which is now taking on an increasingly important role in the field of survival analysis, reliability and actuarial science. Details on how to perform the analyses are included in each chapter and supplemented with newly developed R packages and functions along with SAS codes and macro/IML. It is a valuable resource for researchers, graduate students and other users of statistical techniques for analysing repeated measures data.
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Analysis of Repeated Measures Data | M. Ataharul Islam (u. a.) | Taschenbuch | xix | Englisch | 2018 | Springer | EAN 9789811099670 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Hardcover. Condizione: Brand New. 1st edition. 250 pages. 9.25x6.25x0.75 inches. In Stock.
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Paperback. Condizione: Brand New. reprint edition. 488 pages. 9.25x6.10x1.10 inches. In Stock.
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Foundations of Biostatistics | M. Ataharul Islam (u. a.) | Taschenbuch | xxiii | Englisch | 2018 | Springer | EAN 9789811342035 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Buch. Condizione: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book presents a wide range of topics to address the needs of several groups of users of rapidly growing methods of generalized linear models. Since the introduction of the idea of generalized linear models (GLM) in early seventies, during the past f…our decades the modelling of statistical data have experienced a major transformation from linear models based on normality assumption to a more flexible unified approach of generalized linear models.The number of readers and users of generalized linear models have increased manifold. In addition, the use of generalized linear models has expanded in many new fields of applications where statistical models are being employed at an increasing rate. It is important to note here that the learners and users of GLM have a widely varied background in different disciplines. Considering these pressing needs, this book focuses on: (i) upper undergraduate and graduate level students in need of a thorough understanding about the basic concepts of generalized linear models along with appropriate applications; (ii) researchers and users in need of advanced generalized linear models for analysing bivariate or multivariate data stemming from longitudinal or repeated measures data; and (iii) new challenges to analyse big data where the traditional techniques fail to provide any reasonable modelling strategy. In other words, this book starts with a thorough background of the generalized linear models for the new learners, then provides multivariate extensions to advanced level techniques for researchers and users in various disciplines, and finally some innovative modelling strategies are introduced using generalized linear models in the emerging field of big data analytics. It provides materials for new learners, for users/researchers who are in need of more advanced techniques and also strategies for employing linear models in big data analytics. Hence, techniques of generalized linear models will be presented in the proposed book covering the needs of new learners, users of advanced techniques, researchers in need of statistical modelling of any data type and users of big data analytics wanting to increase predictive accuracy of classification and regression tree techniques.
