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Multilevel Statistical Models 4e
In den sozialen, medizinischen und anderen Wissenschaften ist man sich der Bedeutung des Verständnisses komplexer hierarchischer Datenstrukturen durchaus bewusst. Die Modellierung auf mehreren Ebenen ist heute die anerkannte statistische Technik für die Verarbeitung solcher Daten und ist in Computer-Softwarepaketen weit verbreitet. Ein gründliches Verständnis dieser Techniken ist daher für alle wichtig, die in diesen Bereichen arbeiten. Diese neue Ausgabe von Multilevel Statistical Models fasst diese Techniken zusammen, indem sie von grundlegenden Ideen ausgeht und veranschaulicht, wie komplexere Modelle abgeleitet werden. Die Bayes'sche Methodik unter Verwendung von MCMC wurde zusammen mit neuem Material über Glättungsmodelle, multivariate Antworten, fehlende Daten, latente normale Transformationen für diskrete Antworten, Strukturgleichungsmodellierung und Überlebensmodelle erweitert.
Hauptmerkmale:
⬤ Bietet eine klare Einführung und eine umfassende Darstellung von Mehrebenenmodellen.
⬤ Neue methodische Entwicklungen und Anwendungen werden erforscht.
⬤ Verfasst von einem führenden Experten auf dem Gebiet der Mehrebenenmethodik.
⬤ Durchgehend mit Beispielen aus der Praxis illustriert, die die theoretischen Konzepte erläutern.
Dieses Buch eignet sich sowohl als umfassender Text für Postgraduiertenkurse als auch als allgemeines Nachschlagewerk. Angewandte Statistiker in den Sozial- und Wirtschaftswissenschaften sowie in biologischen und medizinischen Disziplinen werden dieses Buch als nützlich empfinden.
| ISBN: | 9780470748657 |
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| Verlag: | |
| Einband: | Hardcover |
| Erscheinungsjahr: | 2010 |
| Seitenzahl: | 384 |
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