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Beyond Multiple Linear Regression - Roback, Paul

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        Avis sur Beyond Multiple Linear Regression Format Relié  - Livre Science humaines et sociales, Lettres

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        Présentation Beyond Multiple Linear Regression Format Relié

         - Livre Science humaines et sociales, Lettres

        Livre Science humaines et sociales, Lettres - Roback, Paul - 01/12/2020 - Relié - Langue : Anglais

        . .

      • Auteur(s) : Roback, Paul - Legler, Julie
      • Editeur : Chapman And Hall/Crc
      • Langue : Anglais
      • Parution : 01/12/2020
      • Format : Moyen, de 350g à 1kg
      • Nombre de pages : 438.0
      • Expédition : 820
      • Dimensions : 24.1 x 16.2 x 2.8
      • ISBN : 9781439885383



      • Résumé :
        Beyond Multiple Linear Regression: Applied Generalized Linear Models and Multilevel Models in R is designed for undergraduate students who have successfully completed a multiple linear regression course, helping them develop an expanded modeling toolkit that includes non-normal responses and correlated structure. Even though there is no mathematical prerequisite, the authors still introduce fairly sophisticated topics such as likelihood theory, zero-inflated Poisson, and parametric bootstrapping in an intuitive and applied manner. The case studies and exercises feature real data and real research questions...

        Biographie:

        1. Review of Multiple Linear Regression 2. Beyond Least Squares: Using Likelihoods to Fit and Compare Models 3. Distribution Theory 4. Poisson Regression 5. Generalized Linear Models (GLMs): A Unifying Theory 6. Logistic Regression 7. Correlated Data 8. Introduction to Multilevel Models 9. Two Level Longitudinal Data 10. Multilevel Data With More Than Two Levels 11. Multilevel Generalized Linear Models

        ...

        Sommaire:
        thus, most of the data in the textbook comes from collaborative research conducted by the authors and their students, or from student projects. Every chapter features a variety of conceptual exercises, guided exercises, and open-ended exercises using real data. After working through this material, students will develop an expanded toolkit and a greater appreciation for the wider world of data and statistical modeling. A solutions manual for all exercises is available to qualified instructors at the book's website at www.routledge.com, and data sets and Rmd files for all case studies and exercises are available at the authors' GitHub repo (https://github.com/proback/BeyondMLR)...

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