9781439813263 - multivariate generalized linear mixed models using r di berridge, damon mark; crouchley, robert (19 risultati)
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Berridge, D: Multivariate Generalized Linear Mixed Models Us
Damon Mark Berridge|Robert Crouchley (Lancaster University, UK)
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Gebunden. Condizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Damon M. Berridge is a senior lecturer in the Department of Mathematics and Statistics at Lancaster University. Dr. Berridge has nearly 20 years of experience as a statistical consultant. His research focus…es on the modeling of binary an.
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Buch. Condizione: Neu. Multivariate Generalized Linear Mixed Models Using R | Damon Mark Berridge (u. a.) | Buch | Englisch | 2011 | CRC Press | EAN 9781439813263 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld, gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: preigu Print on Demand.
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Buch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Multivariate Generalized Linear Mixed Models Using R presents robust and methodologically sound models for analyzing large and complex data sets, enabling readers to answer increasingly complex research questions. The book applies the principl…es of modeling to longitudinal data from panel and related studies via the Sabre software package in R.A Unified Framework for a Broad Class of ModelsThe authors first discuss members of the family of generalized linear models, gradually adding complexity to the modeling framework by incorporating random effects. After reviewing the generalized linear model notation, they illustrate a range of random effects models, including three-level, multivariate, endpoint, event history, and state dependence models. They estimate the multivariate generalized linear mixed models (MGLMMs) using either standard or adaptive Gaussian quadrature. The authors also compare two-level fixed and random effects linear models. The appendices contain additional information on quadrature, model estimation, and endogenous variables, along with SabreR commands and examples.Improve Your Longitudinal StudyIn medical and social science research, MGLMMs help disentangle state dependence from incidental parameters. Focusing on these sophisticated data analysis techniques, this book explains the statistical theory and modeling involved in longitudinal studies. Many examples throughout the text illustrate the analysis of real-world data sets. Exercises, solutions, and other material are available on a supporting website.
