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Originaltitel:
JMP for Mixed Models
Inhalt des Buches:
Entdecken Sie die Leistungsfähigkeit von gemischten Modellen mit JMP und JMP Pro.
Gemischte Modelle sind heute die gängige Methode der Wahl für die Analyse von experimentellen Daten. Und warum? Sie sind wohl die einfachste und leistungsfähigste Methode, um mit korrelierten Beobachtungen in geplanten Experimenten umzugehen. Gemischte Modelle gehen weit über lineare Standardmodelle hinaus und ermöglichen es Ihnen, genaue und präzise Rückschlüsse auf Ihre Experimente zu ziehen und ein tieferes Verständnis der Signal- und Rauschquellen in dem untersuchten System zu gewinnen. Gut formulierte feste und zufällige Effekte lassen sich gut verallgemeinern und helfen Ihnen, die besten datengestützten Entscheidungen zu treffen.
JMP for Mixed Models vereint zwei der stärksten Traditionen in der SAS-Software: gemischte Modelle und JMP. JMP's bahnbrechende Philosophie der engen Integration von Statistik mit dynamischen Grafiken ist ein ideales Umfeld, um gemischte Modelle, auch bekannt als hierarchische lineare oder mehrstufige Modelle, zu erlernen und anzuwenden. Wenn Sie Wissenschaftler oder Ingenieur sind, können die hier beschriebenen Methoden die Art und Weise, wie Sie experimentelle Daten analysieren, revolutionieren, ohne dass Sie selbst Code schreiben müssen.
In diesem Buch finden Sie eine umfangreiche Sammlung von Beispielen und eine schrittweise Anleitung zur Beherrschung gemischter Modelle. Die Themen umfassen:
⬤ Lernen, wie man feste und zufällige Effekte richtig erkennt, einrichtet und interpretiert.
⬤ Ausweitung der Varianzanalyse (ANOVA) und der linearen Regression auf zahlreiche gemischte Modelle.
⬤ Verstehen, wie Freiheitsgrade mit der Skeleton ANOVA funktionieren.
⬤ Analyse von randomisierten Block-, Split-Plot-, Längsschnitt- und Messwiederholungsdesigns.
⬤ Einführung in fortgeschrittenere Methoden wie räumliche Kovarianz und verallgemeinerte lineare gemischte Modelle.
⬤ Simulation von gemischten Modellen zur Bewertung der Aussagekraft und anderer wichtiger Stichprobenmerkmale.
⬤ Bereitstellung eines soliden Rahmens für das Verständnis der statistischen Modellierung im Allgemeinen.
⬤ Verbesserung der Perspektive auf moderne Dilemmas rund um Bayes'sche Methoden, p-Werte und Kausalschlüsse.
Weitere Daten des Buches:
| ISBN: | 9781951684020 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Einband: | Taschenbuch |
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