Originaltitel:
Handbook for Applied Modeling: Non-Gaussian and Correlated Data
Inhalt des Buches:
Dieses Buch ist ein kompakter Leitfaden für den Einstieg in die Modellierung und Analyse nicht-gaußscher und korrelierter Daten und richtet sich an Praktiker.
Viele Praktiker arbeiten mit Daten, die die Annahmen der üblichen linearen Regressionsmodelle nicht erfüllen, so dass fortgeschrittenere Modellierungstechniken erforderlich sind. Dieses Handbuch stellt klar erläuterte Modellierungsoptionen für solche Situationen vor, zusammen mit umfangreichen Beispieldatenanalysen.
Das Buch erklärt Kernmodelle wie logistische Regression, Zählregression, Längsschnittregression, Überlebensanalyse und Strukturgleichungsmodellierung, ohne sich auf mathematische Herleitungen zu stützen. Alle Datenanalysen werden mit realen und öffentlich zugänglichen Datensätzen durchgeführt, die mehrfach wiederholt werden, um unterschiedliche Ergebnisse unter Verwendung verschiedener Modellierungsoptionen aufzuzeigen. Häufige Fallstricke, Datenprobleme und die Interpretation der Modellergebnisse werden ebenfalls behandelt.
Für alle im Text vorgestellten Ergebnisse werden Programme in R und SAS zur Verfügung gestellt, so dass die Leser die Analysen für ihre eigenen Datenanalysebedürfnisse emulieren und anpassen können. Daten, R- und SAS-Skripte finden Sie online unter http: //www.spesi.org.
Weitere Daten des Buches:
| ISBN: | 9781316601051 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2017 |
| Seitenzahl: | 228 |
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