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Applied Mixed Models in Medicine
Une édition entièrement mise à jour de ce texte clé sur les modèles mixtes, qui se concentre sur les applications dans la recherche médicale.
L'application de modèles mixtes est un moyen de plus en plus populaire d'analyser les données médicales, en particulier dans l'industrie pharmaceutique. Un modèle mixte permet d'incorporer des variables fixes et aléatoires dans une analyse statistique, ce qui permet de faire des inférences efficaces et d'obtenir plus d'informations à partir des données. De nombreux progrès ont été réalisés récemment dans le domaine de la modélisation mixte, en particulier en ce qui concerne les logiciels et les applications. Cette troisième édition du texte révolutionnaire de Brown et Prescott fournit une mise à jour des derniers développements et comprend des conseils sur l'utilisation des techniques SAS actuelles dans un large éventail d'applications.
⬤ Cette troisième édition présente une vue d'ensemble de la théorie et des applications des modèles mixtes dans la recherche médicale, y compris les derniers développements et de nouvelles sections sur les plans en blocs incomplets et l'analyse des données bilatérales.
⬤ Il est facilement accessible aux praticiens dans tous les domaines où les modèles mixtes sont utilisés, y compris les statisticiens médicaux et les économistes.
⬤ Il comprend de nombreux exemples utilisant des données réelles issues de la recherche médicale, de la recherche en santé et de l'épidémiologie, illustrés par des codes et des résultats SAS.
⬤ Il comprend la nouvelle version de SAS, y compris de nouveaux graphiques pour le diagnostic des modèles et la procédure PROC MCMC.
⬤ Il s'accompagne d'un site web proposant des codes informatiques, des ensembles de données et d'autres documents.
Cette troisième édition intéressera les statisticiens appliqués travaillant dans la recherche médicale et l'industrie pharmaceutique, ainsi que les enseignants et les étudiants des cours de statistiques sur les modèles mixtes. Le livre sera également très utile à un large éventail de scientifiques, en particulier ceux qui travaillent dans les domaines médical et pharmaceutique.
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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)