Diggle / Heagerty / Liang | ANALYSIS LONGITUD DATA 2E OSSS | Buch | 978-0-19-967675-0 | sack.de

Buch, Englisch, Band 25, 400 Seiten, Format (B × H): 156 mm x 234 mm, Gewicht: 605 g

Reihe: Oxford Statistical Science Series

Diggle / Heagerty / Liang

ANALYSIS LONGITUD DATA 2E OSSS

NCS P
2. Auflage 2013
ISBN: 978-0-19-967675-0
Verlag: Oxford University Press(UK)

NCS P

Buch, Englisch, Band 25, 400 Seiten, Format (B × H): 156 mm x 234 mm, Gewicht: 605 g

Reihe: Oxford Statistical Science Series

ISBN: 978-0-19-967675-0
Verlag: Oxford University Press(UK)


The first edition of Analysis for Longitudinal Data has become a classic. Describing the statistical models and methods for the analysis of longitudinal data, it covers both the underlying statistical theory of each method, and its application to a range of examples from the agricultural and biomedical sciences. The main topics discussed are design issues, exploratory methods of analysis, linear models for continuous data, general linear models for discrete
data, and models and methods for handling data and missing values. Under each heading, worked examples are presented in parallel with the methodological development, and sufficient detail is given to enable the reader to reproduce the author's results using the data-sets as an appendix. This second edition,
published for the first time in paperback, provides a thorough and expanded revision of this important text. It includes two new chapters; the first discusses fully parametric models for discrete repeated measures data, and the second explores statistical models for time-dependent predictors.

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Zielgruppe


Graduate students and researchers in probability and statistics, professionals in biostatistics

Weitere Infos & Material


1: Introduction
2: Design considerations
3: Exploring longitudinal data
4: General linear models
5: Parametric models for covariance structure
6: Analysis of variance methods
7: Generalized linear models for longitudinal data
8: Marginal models
9: Random effects models
10: Transition models
11: Likelihood-based methods for categorical data
12: Time-dependent covariates
13: Missing values in longitudinal data
14: Additional topics
Appendix
Bibliography
Index


Peter Diggle, Department of Mathematics and Statistics, University of Lancaster

Patrick Heagerty, Biostatistics department University of Washington

Kung-Yee Liang, Biostatistics department, Johns Hopkins University

Scott Zeger, Biostatistics department, Johns Hopkins University



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