Mixed Effects Models for Complex Data (Monographs on Statistics and Applied Probability, 113)
Langue : anglais
Edité par Chapman and Hall/CRC, 2009
Série : Livre 28 sur 110 - ISSN
- Livre relié
- Occasion
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2010 hardcover no dust jacket as issued Volume 113 blacked out name in book clean unmarked pages clean text 419 pages J-9.
N° de réf. du vendeur 1107FZNFBXH
- Titre
- Mixed Effects Models for Complex Data (Monographs on Statistics and Applied Probability, 113)
- Auteur
- Wu, Lang
- Éditeur
- Chapman and Hall/CRC
- Année de publication
- 2009
- État de l'article
- Used: Very Good
- Reliure
- Couverture rigide
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1420074024
- ISBN à 13 chiffres
- 9781420074024
- Série
- Livre 28 sur 110: ISSN
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 topics
Subsequent 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 material
In 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
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
À propos de l’auteur
Lang Wu is an associate professor in the Department of Statistics at the University of British Columbia in Vancouver, Canada.
« A propos de ce titre » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
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