Statistical Regression Modeling with R Longitudinal and Multi-level Modeling
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Sprache:Englisch
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Beschreibung
Produktdetails
Einband
Gebundene Ausgabe
Erscheinungsdatum
09.04.2021
Abbildungen
XVII, 228 p. 45 illus.
Verlag
SpringerSeitenzahl
228
Maße (L/B/H)
24,1/16/2 cm
Gewicht
541 g
Auflage
21001 Auflage 1st edition 2021
Sprache
Englisch
ISBN
978-3-030-67582-0
This book provides a concise point of reference for the most commonly used regression methods. It begins with linear and nonlinear regression for normally distributed data, logistic regression for binomially distributed data, and Poisson regression and negative-binomial regression for count data. It then progresses to these regression models that work with longitudinal and multi-level data structures. The volume is designed to guide the transition from classical to more advanced regression modeling, as well as to contribute to the rapid development of statistics and data science. With data and computing programs available to facilitate readers' learning experience,
Statistical Regression Modeling
promotes the applications of R in linear, nonlinear, longitudinal and multi-level regression. All included datasets, as well as the associated R program in packages
nlme
and
lme4
for multi-level regression, are detailed in Appendix A. This book will be valuable in graduate courses on applied regression, as well as for practitioners and researchers in the fields of data science, statistical analytics, public health, and related fields.
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