JMP for Mixed Models
Edité par SAS Institute
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- Titre
- JMP for Mixed Models
- Auteur
- Hummel Ph.D., Ruth M., Claassen Ph.D., Elizabeth A., Wolfinger Ph.D., Russell D.
- Éditeur
- SAS Institute
- État de l'article
- New
- ISBN à 10 chiffres
- 1951684028
- ISBN à 13 chiffres
- 9781951684020
Discover the power of mixed models with JMP® and JMP® Pro.
Mixed models are now the mainstream method of choice for analyzing experimental data. Why? They are arguably the most straightforward and powerful way to handle correlated observations in designed experiments. Reaching well beyond standard linear models, mixed models enable you to make accurate and precise inferences about your experiments and to gain deeper understanding of sources of signal and noise in the system under study. Well-formed fixed and random effects generalize well and help you make the best data-driven decisions.
JMP® for Mixed Models brings together two of the strongest traditions in SAS software: mixed models and JMP. JMP’s groundbreaking philosophy of tight integration of statistics with dynamic graphics is an ideal milieu within which to learn and apply mixed models, also known as hierarchical linear or multilevel models. If you are a scientist or engineer, the methods described herein can revolutionize how you analyze experimental data without the need to write code.
Inside you’ll find a rich collection of examples and a step-by-step approach to mixed model mastery. Topics include:
- Learning how to appropriately recognize, set up, and interpret fixed and random effects
- Extending analysis of variance (ANOVA) and linear regression to numerous mixed model designs
- Understanding how degrees of freedom work using Skeleton ANOVA
- Analyzing randomized block, split-plot, longitudinal, and repeated measures designs
- Introducing more advanced methods such as spatial covariance and generalized linear mixed models
- Simulating mixed models to assess power and other important sampling characteristics
- Providing a solid framework for understanding statistical modeling in general
- Improving perspective on modern dilemmas around Bayesian methods, p-values, and causal inference
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Si vous êtes un consommateur, vous pouvez exercer votre droit de rétractation sur le contrat conformément à ce qui suit. Le mot « consommateur » désigne toute personne physique agissant à des fins qui n'entrent pas dans le cadre de son activité commerciale, artisanale ou professionnelle.
Informations concernant le droit de rétractation
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Vous avez le droit d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat dans les 14 jours sans donner de raison.
Le délai de rétractation expirera au bout de 14 jours à compter du jour où vous-même, ou un tiers autre que le transporteur et désigné par vous, prendrez physiquement possession de la dernière marchandise, du dernier lot ou de la dernière pièce.
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Pour respecter le délai de rétractation, il vous suffit d'envoyer votre message concernant l'exercice de votre droit de rétractation avant l'expiration du délai de rétractation.
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Si vous exercez votre droit de rétractation sur ce contrat, nous vous rembourserons tous les paiements que vous avez effectués, y compris les frais de livraison (à l'exception des frais supplémentaires résultant du choix d'un mode de livraison autre que le type de livraison standard le moins cher que nous proposons).
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