Linear Mixed Models in Practice
Editat de Geert Verbeke, Geert Molenberghsen Limba Engleză Paperback – 7 aug 1997
Preț: 751.88 lei
Preț vechi: 791.45 lei
-5%
Puncte Express: 1128
Carte tipărită la comandă
Livrare economică 08-22 iulie
Livrare prin curier în România Termenul estimat este afișat lângă disponibilitate.
Transport gratuit pentru acest produs Plată online sau ramburs, în funcție de opțiunile comenzii.
Retur gratuit în 14 zile Comandă securizată și suport în română.
Specificații
ISBN-13: 9780387982229
ISBN-10: 0387982221
Pagini: 328
Ilustrații: XV, 306 p. 1 illus.
Dimensiuni: 155 x 235 x 18 mm
Greutate: 0.5 kg
Ediția:1997
Editura: Springer
Locul publicării:New York, NY, United States
ISBN-10: 0387982221
Pagini: 328
Ilustrații: XV, 306 p. 1 illus.
Dimensiuni: 155 x 235 x 18 mm
Greutate: 0.5 kg
Ediția:1997
Editura: Springer
Locul publicării:New York, NY, United States
Public țintă
Professional/practitionerCuprins
1 Introduction.- 2 An Example-Based Tour in Linear Mixed Models.- 2.1 Fixed Effects and Random Effects in Mixed Models.- 2.2 General Linear Mixed Models.- 2.3 Variance Components Estimation and Best Linear Unbiased Prediction.- 2.4 Fixed Effects: Estimation and Hypotheses Testing.- 2.5 Case Studies.- 3 Linear Mixed Models for Longitudinal Data.- 3.1 Introduction.- 3.2 The Study of Natural History of Prostate Disease.- 3.3 A Two-Stage Analysis.- 3.4 The General Linear Mixed-Effects Model.- 3.5 Example.- 3.6 The RANDOM and REPEATED Statements.- 3.7 Testing and Estimating Contrasts of Fixed Effects.- 3.8 PROC MIXED versus PROC GLM.- 3.9 Tests for the Need of Random Effects.- 3.10 Comparing Non-Nested Covariance Structures.- 3.11 Estimating the Random Effects.- 3.12 General Guidelines for Model Construction.- 3.13 Model Checks and Diagnostic Tools ?.- 4 Case Studies.- 4.1 Example 1: Variceal Pressures.- 4.2 Example 2: Growth Curves.- 4.3 Example 3: Blood Pressures.- 4.4 Example 4: Growth Data.- 5 Linear Mixed Models and Missing Data.- 5.1 Introduction.- 5.2 Missing Data.- 5.3 Approaches to Incomplete Data.- 5.4 Complete Case Analysis.- 5.5 Simple Forms of Imputation.- 5.6 Available Case Methods.- 5.7 Likelihood-Based Ignorable Analysis and PROC MIXED.- 5.8 How Ignorable Is Missing At Random ? ?.- 5.9 The Expectation-Maximization Algorithm ?.- 5.10 Multiple Imputation ?.- 5.11 Exploring the Missing Data Process.- A Inference for Fixed Effects.- A.1 Estimation.- A.2 Hypothesis Testing.- A.3 Determination of Degrees of Freedom.- A.4 Satterthwaite’s Procedure.- B Variance Components and Standard Errors.- C Details on Table 2.10: Expected Mean Squares.- D Example 2.8: Cell Proliferation.- References.