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Synopsis
Data Analysis Using Regression and Multilevel/Hierarchical Models, first published in 2007, is a comprehensive manual for the applied researcher who wants to perform data analysis using linear and nonlinear regression and multilevel models. The book introduces a wide variety of models, whilst at the same time instructing the reader in how to fit these models using available software packages. The book illustrates the concepts by working through scores of real data examples that have arisen from the authors' own applied research, with programming codes provided for each one. Topics covered include causal inference, including regression, poststratification, matching, regression discontinuity, and instrumental variables, as well as multilevel logistic regression and missing-data imputation. Practical tips regarding building, fitting, and understanding are provided throughout.
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À propos des auteurs
Andrew Gelman is Professor of Statistics and Professor of Political Science at Columbia University. He has published over 150 articles in statistical theory, methods, and computation, and in applications areas including decision analysis, survey sampling, political science, public health, and policy. His other books are Bayesian Data Analysis (1995, second edition 2003) and Teaching Statistics: A Bag of Tricks (2002).
Jennifer Hill is Assistant Professor of Public Affairs in the Department of International and Public Affairs at Columbia University. She has co-authored articles that have appeared in the Journal of the American Statistical Association, American Political Science Review, American Journal of Public Health, Developmental Psychology, the Economic Journal and the Journal of Policy Analysis and Management, among others.
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- ÉditeurCambridge University Press
- Date d'édition2006
- ISBN 10 0521867061
- ISBN 13 9780521867061
- ReliureRelié
- Langueanglais
- Numéro d'édition1
- Nombre de pages648
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Data Analysis Using Regression and Multilevel/Hierarchical Models
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Cambridge University Press, 2013
ISBN 10 : 0521867061
ISBN 13 : 9780521867061
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DATA ANALYSIS USING REGRESSION & MULTILE
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Cambridge University Press, 2006
ISBN 10 : 0521867061
ISBN 13 : 9780521867061
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Data Analysis Using Regression and Multilevel/Hierarchical Models
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Cambridge University Press, 2006
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Data Analysis Using Regression and Multilevel/Hierarchical Models
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Cambridge University Press, 2006
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Data Analysis Using Regression and Multilevel/Hierarchical Models
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Cambridge University Press, 2013
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Gebunden. Etat : New. Data Analysis Using Regression and Multilevel/Hierarchical Models, first published in 2007, is a comprehensive manual for the applied researcher who wants to perform data analysis using linear and nonlinear regression and multilevel models. It introduces an. N° de réf. du vendeur 446951345
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Data Analysis Using Regression and Multilevel / Hierarchical Models (Analytical Methods for Social Research)
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Cambridge Univ Pr, 2007
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Data Analysis Using Regression and Multilevel/Hierarchical Models
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Cambridge University Press, 2006
ISBN 10 : 0521867061
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Data Analysis Using Regression And Multilevel/Hierarchical Models
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Cambridge University Press, 2006
ISBN 10 : 0521867061
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Analytical Methods for Social Research: Data Analysis Using Regression and Multilevel/Hierarchical Models
Edité par
Cambridge University Press, 2006
ISBN 10 : 0521867061
ISBN 13 : 9780521867061
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Etat : New. This book, first published in 2007, is for the applied researcher performing data analysis using linear and nonlinear regression and multilevel models. Series Editor(s): Alvarez, R. Michael; Beck, Nathaniel L.; Wu, Lawrence L. Series: Analytical Methods for Social Research. Num Pages: 648 pages, 160 exercises. BIC Classification: JHBC; PBK. Category: (P) Professional & Vocational; (U) Tertiary Education (US: College). Dimension: 254 x 181 x 40. Weight in Grams: 1280. . 2006. 1st Edition. Hardcover. . . . . N° de réf. du vendeur V9780521867061
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Data Analysis Using Regression and Multilevel/Hierarchical Models
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Cambridge University Press, 2006
ISBN 10 : 0521867061
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