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Correlated data analysis : modeling, analytics, and applications
This book presents some recent developments in correlated data analysis. It utilizes the class of dispersion models as marginal components in the formulation of joint models for correlated data. This enables the book to handle a broader range of data types than those analyzed by traditional generali...
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| Auteur principal : | |
|---|---|
| Format : | Livre |
| Langue : | anglais |
| Titre complet : | Correlated data analysis : modeling, analytics, and applications / Peter X.-K. Song |
| Édition : | 1st ed. 2007. |
| Publié : |
New York, NY :
Springer New York
, [20..] Cham : Springer Nature |
| Collection : | Springer series in statistics (Internet) |
| Accès en ligne : |
Accès Nantes Université
Accès direct soit depuis les campus via le réseau ou le wifi eduroam soit à distance avec un compte @etu.univ-nantes.fr ou @univ-nantes.fr |
| Note sur l'URL : | Accès sur la plateforme de l'éditeur Accès sur la plateforme Istex |
| Condition d'utilisation et de reproduction : | Conditions particulières de réutilisation pour les bénéficiaires des licences nationales : https://www.licencesnationales.fr/springer-nature-ebooks-contrat-licence-ln-2017 |
| Contenu : | and Examples. Dispersion Models. Inference Functions. Modeling Correlated Data. Marginal Generalized Linear Models. Vector Generalized Linear Models. Mixed-Effects Models: Likelihood-Based Inference. Mixed-Effects Models: Bayesian Inference. Linear Predictors. Generalized State Space Models. Generalized State Space Models for Longitudinal Binomial Data. Generalized State Space Models for Longitudinal Count Data. Missing Data in Longitudinal Studies |
| Sujets : | |
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