Advanced Statistics for the Behavioral Sciences / Brown, Jonathon D.  

Público ISBD Ningún comentario para este título. Título : Advanced Statistics for the Behavioral Sciences : A Computational Approach with R Tipo de documento: documento electrónico Autores: Brown, Jonathon D., Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: XXI, 526 p. 244 ilustraciones, 207 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-93549-2 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Ciencias sociales  Estadísticas  Psicometría  Psicología  Estadística en Ciencias Sociales  Humanidades  Derecho  Educación  Ciencias del Comportamiento  Políticas Públicas  Teoría y métodos estadísticos.  Ciencias del Comportamiento y Psicología Clasificación: 300.727 Resumen: Este libro demuestra la importancia de los análisis estadísticos generados por computadora en la investigación de las ciencias del comportamiento, particularmente aquellos que utilizan el entorno de software R. Los científicos informáticos, con experiencia en escribir códigos informáticos eficientes y elegantes, están desarrollando y perfeccionando cada vez más los métodos estadísticos. Desafortunadamente, muchos investigadores carecen de esta experiencia en programación, lo que les obliga a aceptar por fe los resultados de caja negra que surgen de los sofisticados modelos estadísticos que utilizan con frecuencia. Basado en el volumen anterior del autor, Modelos lineales en forma matricial, este texto cierra la brecha entre la informática y las aplicaciones de investigación, proporcionando código informático fácil de seguir para muchos análisis estadísticos utilizando el entorno de software R. El texto comienza con una sección fundamental sobre álgebra lineal y luego cubre una variedad de temas avanzados, incluida la regresión robusta, la selección de modelos basada en el sesgo y la eficiencia, modelos no lineales y rutinas de optimización, modelos lineales generalizados y análisis de supervivencia y series de tiempo. Cada sección concluye con una presentación del código informático utilizado para iluminar el análisis, así como sugerencias de paquetes en R que pueden usarse para análisis similares y casos no estándar. El código accesible y la amplitud de temas hacen de este libro una herramienta ideal para estudiantes de posgrado o investigadores en ciencias del comportamiento que estén interesados ​​en realizar análisis estadísticos avanzados sin tener una formación sofisticada en informática y matemáticas. Jonathon D. Brown es psicólogo social de la Universidad de Washington. Desde que recibió su Ph.D. Se graduó en UCLA en 1986, escribió tres libros, fue autor de más de 75 artículos y capítulos de revistas, recibió el Premio Presidencial para Jóvenes Investigadores de la Fundación Nacional de Ciencias y fue reconocido como uno de los autores de psicología social más citados. . Nota de contenido: Linear Equations -- Least Squares Estimation -- Linear Regression -- Eigen Decomposition -- Singular Value Decomposition -- Generalized Least Squares Estimation -- Robust Regression -- Model Selection and Biased Estimation -- Cubic Splines and Additive Models -- Nonlinear Regression and Optimization -- Generalized Linear Models -- Survival Analysis -- Time Series Analysis -- Mixed Effects Models. . Tipo de medio : Computadora Summary : This book demonstrates the importance of computer-generated statistical analyses in behavioral science research, particularly those using the R software environment. Statistical methods are being increasingly developed and refined by computer scientists, with expertise in writing efficient and elegant computer code. Unfortunately, many researchers lack this programming background, leaving them to accept on faith the black-box output that emerges from the sophisticated statistical models they frequently use. Building on the author's previous volume, Linear Models in Matrix Form, this text bridges the gap between computer science and research application, providing easy-to-follow computer code for many statistical analyses using the R software environment. The text opens with a foundational section on linear algebra, then covers a variety of advanced topics, including robust regression, model selection based on bias and efficiency, nonlinear models and optimization routines, generalized linear models, and survival and time-series analysis. Each section concludes with a presentation of the computer code used to illuminate the analysis, as well as pointers to packages in R that can be used for similar analyses and nonstandard cases. The accessible code and breadth of topics make this book an ideal tool for graduate students or researchers in the behavioral sciences who are interested in performing advanced statistical analyses without having a sophisticated background in computer science and mathematics. Jonathon D. Brown is a social psychologist at the University of Washington. Since receiving his Ph.D. from UCLA in 1986, he has written three books, authored more than 75 journal articles and chapters, received a Presidential Young Investigator Award from the National Science Foundation, and been recognized as one of social psychology's most frequently-cited authors. . Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Advanced Statistics for the Behavioral Sciences : A Computational Approach with R [documento electrónico] / Brown, Jonathon D.,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2018 . - XXI, 526 p. 244 ilustraciones, 207 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-319-93549-2 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Ciencias sociales  Estadísticas  Psicometría  Psicología  Estadística en Ciencias Sociales  Humanidades  Derecho  Educación  Ciencias del Comportamiento  Políticas Públicas  Teoría y métodos estadísticos.  Ciencias del Comportamiento y Psicología Clasificación: 300.727 Resumen: Este libro demuestra la importancia de los análisis estadísticos generados por computadora en la investigación de las ciencias del comportamiento, particularmente aquellos que utilizan el entorno de software R. Los científicos informáticos, con experiencia en escribir códigos informáticos eficientes y elegantes, están desarrollando y perfeccionando cada vez más los métodos estadísticos. Desafortunadamente, muchos investigadores carecen de esta experiencia en programación, lo que les obliga a aceptar por fe los resultados de caja negra que surgen de los sofisticados modelos estadísticos que utilizan con frecuencia. Basado en el volumen anterior del autor, Modelos lineales en forma matricial, este texto cierra la brecha entre la informática y las aplicaciones de investigación, proporcionando código informático fácil de seguir para muchos análisis estadísticos utilizando el entorno de software R. El texto comienza con una sección fundamental sobre álgebra lineal y luego cubre una variedad de temas avanzados, incluida la regresión robusta, la selección de modelos basada en el sesgo y la eficiencia, modelos no lineales y rutinas de optimización, modelos lineales generalizados y análisis de supervivencia y series de tiempo. Cada sección concluye con una presentación del código informático utilizado para iluminar el análisis, así como sugerencias de paquetes en R que pueden usarse para análisis similares y casos no estándar. El código accesible y la amplitud de temas hacen de este libro una herramienta ideal para estudiantes de posgrado o investigadores en ciencias del comportamiento que estén interesados ​​en realizar análisis estadísticos avanzados sin tener una formación sofisticada en informática y matemáticas. Jonathon D. Brown es psicólogo social de la Universidad de Washington. Desde que recibió su Ph.D. Se graduó en UCLA en 1986, escribió tres libros, fue autor de más de 75 artículos y capítulos de revistas, recibió el Premio Presidencial para Jóvenes Investigadores de la Fundación Nacional de Ciencias y fue reconocido como uno de los autores de psicología social más citados. . Nota de contenido: Linear Equations -- Least Squares Estimation -- Linear Regression -- Eigen Decomposition -- Singular Value Decomposition -- Generalized Least Squares Estimation -- Robust Regression -- Model Selection and Biased Estimation -- Cubic Splines and Additive Models -- Nonlinear Regression and Optimization -- Generalized Linear Models -- Survival Analysis -- Time Series Analysis -- Mixed Effects Models. . Tipo de medio : Computadora Summary : This book demonstrates the importance of computer-generated statistical analyses in behavioral science research, particularly those using the R software environment. Statistical methods are being increasingly developed and refined by computer scientists, with expertise in writing efficient and elegant computer code. Unfortunately, many researchers lack this programming background, leaving them to accept on faith the black-box output that emerges from the sophisticated statistical models they frequently use. Building on the author's previous volume, Linear Models in Matrix Form, this text bridges the gap between computer science and research application, providing easy-to-follow computer code for many statistical analyses using the R software environment. The text opens with a foundational section on linear algebra, then covers a variety of advanced topics, including robust regression, model selection based on bias and efficiency, nonlinear models and optimization routines, generalized linear models, and survival and time-series analysis. Each section concludes with a presentation of the computer code used to illuminate the analysis, as well as pointers to packages in R that can be used for similar analyses and nonstandard cases. The accessible code and breadth of topics make this book an ideal tool for graduate students or researchers in the behavioral sciences who are interested in performing advanced statistical analyses without having a sophisticated background in computer science and mathematics. Jonathon D. Brown is a social psychologist at the University of Washington. Since receiving his Ph.D. from UCLA in 1986, he has written three books, authored more than 75 journal articles and chapters, received a Presidential Young Investigator Award from the National Science Foundation, and been recognized as one of social psychology's most frequently-cited authors. . Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

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