Atjaunināt sīkdatņu piekrišanu

E-grāmata: Statistical Analysis with Missing Data

4.00/5 (28 ratings by Goodreads)
,
Citas grāmatas par šo tēmu:
  • Formāts - PDF+DRM
  • Cena: 161,80 €*
  • * ši ir gala cena, t.i., netiek piemērotas nekādas papildus atlaides
  • Ielikt grozā
  • Pievienot vēlmju sarakstam
  • Šī e-grāmata paredzēta tikai personīgai lietošanai. E-grāmatas nav iespējams atgriezt un nauda par iegādātajām e-grāmatām netiek atmaksāta.
  • Bibliotēkām
Statistical Analysis with Missing DataPalielināt
Citas grāmatas par šo tēmu:

DRM restrictions

  • Kopēšana (kopēt/ievietot):

    nav atļauts

  • Drukāšana:

    nav atļauts

  • Lietošana:

    Digitālo tiesību pārvaldība (Digital Rights Management (DRM))
    Izdevējs ir piegādājis šo grāmatu šifrētā veidā, kas nozīmē, ka jums ir jāinstalē bezmaksas programmatūra, lai to atbloķētu un lasītu. Lai lasītu šo e-grāmatu, jums ir jāizveido Adobe ID. Vairāk informācijas šeit. E-grāmatu var lasīt un lejupielādēt līdz 6 ierīcēm (vienam lietotājam ar vienu un to pašu Adobe ID).

    Nepieciešamā programmatūra
    Lai lasītu šo e-grāmatu mobilajā ierīcē (tālrunī vai planšetdatorā), jums būs jāinstalē šī bezmaksas lietotne: PocketBook Reader (iOS / Android)

    Lai lejupielādētu un lasītu šo e-grāmatu datorā vai Mac datorā, jums ir nepieciešamid Adobe Digital Editions (šī ir bezmaksas lietotne, kas īpaši izstrādāta e-grāmatām. Tā nav tas pats, kas Adobe Reader, kas, iespējams, jau ir jūsu datorā.)

    Jūs nevarat lasīt šo e-grāmatu, izmantojot Amazon Kindle.

This graduate textbook surveys methods for handling missing data problems, and presents a likelihood-based theory for analysis with missing data. The expectation maximization algorithm, Bayes inference, and multiple imputation are covered. The second edition adds new chapters on application of the likelihood-based approaches to regression, contingency tables, time series, and sample survey inference. Annotation c. Book News, Inc., Portland, OR (booknews.com)

* Emphasizes the latest trends in the field.
* Includes a new chapter on evolving methods.
* Provides updated or revised material in most of the chapters.

Recenzijas

"I enjoyed reading this well written book. I recommend it highly to statisticians." (Journal of Statistical Computation & Simulation, July 2004) "...a well written and well documented text for missing data analysis..." (Statistical Methods in Medical Research, Vol.14, No.1, 2005) "An update to this authoritative book is indeed welcome." (Journal of the American Statistical Association, December 2004) "...this is an excellent book. It is well written and inspiring..." (Statistics in Medicine, 2004; 23) "...this second edition offers a thoroughly up-to-date, reorganized survey of of current methods for handling missing data problems..." (Zentralblatt Math, Vol.1011, No.11, 203) "...well written and very readable...a comprehensive, update treatment of an important topic by two of the leading researchers in the field. In summary, I highly recommend this book..." (Technometrics, Vol. 45, No. 4, November 2003)

Preface.
PART I: OVERVIEW AND BASIC APPROACHES.
Introduction.
Missing Data in Experiments.
Complete-Case and Available-Case Analysis, Including Weighting Methods.
Single Imputation Methods.
Estimation of Imputation Uncertainty.
PART II: LIKELIHOOD-


RODERICK J. A. LITTLE, PhD, is Professor and Chair of Biostatistics at the University of Michigan. DONALD B. RUBIN, PhD, is the Chair of the Department of Statistics at Harvard University.
Biežāk uzdotie jautājumi par e-grāmatām Biežāk uzdotie jautājumi par e-grāmatām
Permanent link: https://www.kriso.lv/db/97811186258662e.html
Keywords: