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Models for Intensive Longitudinal Data -

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        Avis sur Models For Intensive Longitudinal Data Format Relié  - Livre Science humaines et sociales, Lettres

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        Présentation Models For Intensive Longitudinal Data Format Relié

         - Livre Science humaines et sociales, Lettres

        Livre Science humaines et sociales, Lettres - 01/01/2006 - Relié - Langue : Anglais

        . .

      • Editeur : Oxford University Press
      • Langue : Anglais
      • Parution : 01/01/2006
      • Format : Moyen, de 350g à 1kg
      • Nombre de pages : 320
      • Expédition : 577
      • Dimensions : 24.1 x 15.9 x 23.0
      • ISBN : 9780195173444



      • Résumé :
        A new class of longitudinal data has emerged with the use of technological devices for scientific data collection. This class of data is called intensive longitudinal data (ILD). This volume features state-of-the-art applied statistical modelling strategies developed by leading statisticians and methodologists working in conjunction with behavioural scientists.

        Biographie:
        Theodore A. Walls, Ph.D., is Professor of Psychology at the University of Rhode Island. As a research scientist at The Methodology Center at The Pennsylvania State University, Dr. Walls developed methods for the analysis of intensive longitudinal data and convened the international study group whose work led to the publication of this volume. His current work is focused on the development of models reflecting dynamic intraindividual processes.
        Joseph L. Schafer, Ph.D., is Associate Professor of Statistics and an Investigator at The Methodology Center at The Pennsylvania State University. Dr. Schafer has developed techniques for analyzing incomplete data and incorporating missing-data uncertainty into statistical inference. His areas of research also include latent-class and latent transition analysis, nonsampling errors in surveys and censuses, strategies for statistical computing and software development, and statistical methods for casual inference.

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