Design and Analysis of Experiments and Observational Studies using R (Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science)

Taback, Nathan

ISBN 10: 0367456850 ISBN 13: 9780367456856
Edité par Chapman and Hall/CRC, 2022
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It exposes students to the foundations of classical experimental design and observational studies through a modern framework. A causal inference framework is important in design, data collection and analysis since it provides a framework for investigators to readily evaluate study limitations and draw appropriate conclusions.

À propos de l?auteur:

Nathan Taback is Associate Professor of Statistics and Data Science at University of Toronto.

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Détails bibliographiques

Titre : Design and Analysis of Experiments and ...
Éditeur : Chapman and Hall/CRC
Date d'édition : 2022
Reliure : hardcover
Etat : New
Edition : 1st Edition.

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Nathan Taback (University of Toronto, Canada)
Edité par CRC Press, 2022
ISBN 10 : 0367456850 ISBN 13 : 9780367456856
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Gebunden. Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Nathan Taback is Associate Professor of Statistics and Data Science at University of Toronto. Classical experimental design with an emphasis on computation using tidyverse packages in R. Applications of experimental design to. N° de réf. du vendeur 521119826

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Buch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Introduction to Design and Analysis of Scientific Studies exposes undergraduate and graduate students to the foundations of classical experimental design and observational studies through a modern framework - The Rubin Causal Model. A causal inference framework is important in design, data collection and analysis since it provides a framework for investigators to readily evaluate study limitations and draw appropriate conclusions. R is used to implement designs and analyse the data collected.Features:Classical experimental design with an emphasis on computation using tidyverse packages in R.Applications of experimental design to clinical trials, A/B testing, and other modern examples.Discussion of the link between classical experimental design and causal inference.The role of randomization in experimental design and sampling in the big data era.Exercises with solutions.Instructor slides in RMarkdown, a new R package will be developed to be used with book, and a bookdown version of the book will be freely available. The proposed book will emphasize ethics, communication and decision making as part of design, data analysis, and statistical thinking. 292 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9780367456856

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