Titre original :
Handbook for Applied Modeling: Non-Gaussian and Correlated Data
Contenu du livre :
Conçu pour le praticien appliqué, ce livre est un guide compact d'entrée de gamme pour la modélisation et l'analyse de données non gaussiennes et corrélées.
De nombreux praticiens travaillent avec des données qui ne répondent pas aux hypothèses des modèles de régression linéaire courants, ce qui nécessite des techniques de modélisation plus avancées. Ce manuel présente des options de modélisation clairement expliquées pour de telles situations, ainsi que des exemples détaillés d'analyses de données.
Le livre explique les modèles de base tels que la régression logistique, la régression de comptage, la régression longitudinale, l'analyse de survie et la modélisation par équations structurelles sans s'appuyer sur des dérivations mathématiques. Toutes les analyses de données sont effectuées sur des ensembles de données réels et accessibles au public, qui sont réexaminés à plusieurs reprises pour montrer les différents résultats obtenus en utilisant diverses options de modélisation. Les pièges courants, les problèmes de données et l'interprétation des résultats des modèles sont également abordés.
Des programmes R et SAS sont disponibles pour tous les résultats présentés dans le texte afin que les lecteurs puissent émuler et adapter les analyses à leurs propres besoins en matière d'analyse de données. Les données, les scripts R et SAS sont disponibles en ligne à l'adresse http : //www.spesi.org.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781316601051 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Reliure : | Broché |
| Année de publication : | 2017 |
| Nombre de pages : | 228 |
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