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Synopsis
Presenting effective approaches to address missing data, measurement errors, censoring, and outliers in longitudinal data, this book covers linear, nonlinear, generalized linear, nonparametric, and semiparametric mixed effects models. It links each mixed effects model with the corresponding class of regression model for cross-sectional data and discusses computational strategies for likelihood estimations of mixed effects models. The author briefly describes generalized estimating equations methods and Bayesian mixed effects models and explains how to implement standard models using R and S-Plus. The real-world data examples used throughout encompass studies on mental distress, AIDS, and more.
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Lang Wu is an associate professor in the Department of Statistics at the University of British Columbia in Vancouver, Canada.
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Mixed effects models for complex data - Lang Wu
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Mixed Effects Models for Complex Data (Chapman & Hall/CRC Monographs on Statistics & Applied Probability)
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Chapman and Hall/CRC 2009-11-18, 2009
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Mixed Effects Models for Complex Data (Monographs on Statistics and Applied Probability)
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Wu, L: Mixed Effects Models for Complex Data
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Mixed Effects Models for Complex Data (Monographs on Statistics and Applied Probability, 113)
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Mixed Effects Models for Complex Data
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