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Synopsis
The book is aimed at applied statisticians, graduate students of statistics, and students and researchers with a strong interest in statistics and data analysis. This second edition is extensively revised, especially those sections relating with Bayesian concepts.
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- ÉditeurSpringer-Verlag New York Inc.
- Date d'édition2001
- ISBN 10 0387951873
- ISBN 13 9780387951874
- ReliureRelié
- Langueanglais
- Numéro d'édition2
- Nombre de pages518
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Multivariate Statistical Modelling Based on Generalized Linear Models
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Springer, 2001
ISBN 10 : 0387951873
ISBN 13 : 9780387951874
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Multivariate Statistical Modelling Based on Generalized Linear Models (Springer Series in Statistics)
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Springer, 2001
ISBN 10 : 0387951873
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Multivariate Statistical Modelling Based on Generalized Linear Models
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Multivariate Statistical Modelling Based on Generalized Linear Models
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ISBN 10 : 0387951873
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Multivariate Statistical Modelling Based on Generalized Linear Models
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Multivariate Statistical Modelling Based on Generalized Linear Models (Springer Series in Statistics)
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Multivariate Statistical Modelling Based on Generalized Linear Models (Springer Series in Statistics)
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Multivariate Statistical Modelling Based on Generalized Linear Models
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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. New edition conatins extended coverage of Bayesian concepts which are of growing importanceAnalyzes real data drawn from diverse fields, incl. biology, economics, and the social sciencesModern methods such as Monte Carlo Markov Chains, survival anal. N° de réf. du vendeur 5912386
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Multivariate Statistical Modelling Based on Generalized Linear Models (Springer Series in Statistics)
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Multivariate Statistical Modelling Based on Generalized Linear Models
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Buch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Since our first edition of this book, many developments in statistical mod elling based on generalized linear models have been published, and our primary aim is to bring the book up to date. Naturally, the choice of these recent developments reflects our own teaching and research interests. The new organization parallels that of the first edition. We try to motiv ate and illustrate concepts with examples using real data, and most data sets are available on http:/ f stat. uni-muenchen. de/welcome_e. html, with a link to data archive. We could not treat all recent developments in the main text, and in such cases we point to references at the end of each chapter. Many changes will be found in several sections, especially with those connected to Bayesian concepts. For example, the treatment of marginal models in Chapter 3 is now current and state-of-the-art. The coverage of nonparametric and semiparametric generalized regression in Chapter 5 is completely rewritten with a shift of emphasis to linear bases, as well as new sections on local smoothing approaches and Bayesian inference. Chapter 6 now incorporates developments in parametric modelling of both time series and longitudinal data. Additionally, random effect models in Chapter 7 now cover nonparametric maximum likelihood and a new section on fully Bayesian approaches. The modifications and extensions in Chapter 8 reflect the rapid development in state space and hidden Markov models. 548 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9780387951874
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