Missing data analysis practice di raghunathan trivellore (31 risultati)
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Missing Data Analysis in Practice | Trivellore Raghunathan | Taschenbuch | Einband - flex.(Paperback) | Englisch | 2020 | Taylor & Francis Ltd | EAN 9780367737665 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld, gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: preigu.
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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Missing Data Analysis in Practice provides practical methods for analyzing missing data along with the heuristic reasoning for understanding the theoretical underpinnings. Drawing on his 25 years of experience researching, teaching…, and consulting in quantitative areas, the author presents both frequentist and Bayesian perspectives. He describes easy-to-implement approaches, the underlying assumptions, and practical means for assessing these assumptions. Actual and simulated data sets illustrate important concepts, with the data sets and codes available online.The book underscores the development of missing data methods and their adaptation to practical problems. It mainly focuses on the traditional missing data problem. The author also shows how to use the missing data framework in many other statistical problems, such as measurement error, finite population inference, disclosure limitation, combing information from multiple data sources, and causal inference. 230 pp. Englisch.
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Taschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Missing Data Analysis in Practice provides practical methods for analyzing missing data along with the heuristic reasoning for understanding the theoretical underpinnings. Drawing on his 25 years of experience researching, teaching, and… consulting in quantitative areas, the author presents both frequentist and Bayesian perspectives. He describes easy-to-implement approaches, the underlying assumptions, and practical means for assessing these assumptions. Actual and simulated data sets illustrate important concepts, with the data sets and codes available online.The book underscores the development of missing data methods and their adaptation to practical problems. It mainly focuses on the traditional missing data problem. The author also shows how to use the missing data framework in many other statistical problems, such as measurement error, finite population inference, disclosure limitation, combing information from multiple data sources, and causal inference.
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