Mixed Effects Models for Complex Data

Langue : anglais

Edité par Chapman And Hall/CRC Sep 2019, 2019

0367384914 / 9780367384913

Série : Livre 28 sur 110 - ISSN

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Although standard mixed effects models are useful in a range of studies, other approaches must often be used in correlation with them when studying complex or incomplete data. Mixed Effects Models for Complex Data discusses commonly used mixed effects models and presents appropriate approaches to address dropouts, missing data, measurement errors, censoring, and outliers. For each class of mixed effects model, the author reviews the corresponding class of regression model for cross-sectional data.An overview of general models and methods, along with motivating examples After presenting real data examples and outlining general approaches to the analysis of longitudinal/clustered data and incomplete data, the book introduces linear mixed effects (LME) models, generalized linear mixed models (GLMMs), nonlinear mixed effects (NLME) models, and semiparametric and nonparametric mixed effects models. It also includes general approaches for the analysis of complex data with missing values, measurement errors, censoring, and outliers. Self-contained coverage of specific topicsSubsequent chapters delve more deeply into missing data problems, covariate measurement errors, and censored responses in mixed effects models. Focusing on incomplete data, the book also covers survival and frailty models, joint models of survival and longitudinal data, robust methods for mixed effects models, marginal generalized estimating equation (GEE) models for longitudinal or clustered data, and Bayesian methods for mixed effects models.Background materialIn the appendix, the author provides background information, such as likelihood theory, the Gibbs sampler, rejection and importance sampling methods, numerical integration methods, optimization methods, bootstrap, and matrix algebra.Failure to properly address missing data, measurement errors, and other issues in statistical analyses can lead 440 pp. Englisch.…

N° de réf. du vendeur 9780367384913

Titre
Mixed Effects Models for Complex Data
Auteur
Lang Wu
Éditeur
Chapman And Hall/CRC Sep 2019
Année de publication
2019
État de l'article
Neu
Reliure
Taschenbuch
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
0367384914
ISBN à 13 chiffres
9780367384913
Poids de l'article
633 grammes
Dimensions
229x152x24 mm
Série
Livre 28 sur 110: ISSN

BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.

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