Título :	Analysis of Repeated Measures Data
Tipo de documento:	documento electrónico
Autores:	Islam, M. Ataharul, Autor ; Chowdhury, Rafiqul I., Autor
Mención de edición:	1 ed.
Editorial:	Singapore [Malasya] : Springer
Fecha de publicación:	2017
Número de páginas:	XIX, 250 p. 6 ilustraciones
ISBN/ISSN/DL:	978-981-10-3794-8
Nota general:	Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave:	Estadísticas  Biometría  Ciencias sociales  Estadística en Negocios  Gestión  Economía  Finanzas  Seguros  Teoría y métodos estadísticos  Bioestadística  Estadística en Ciencias Sociales  Humanidades  Derecho  Educación  Ciencias del Comportamiento  Políticas Públicas
Índice Dewey:	300.727
Resumen:	Este libro presenta una amplia gama de técnicas estadísticas para abordar las necesidades emergentes en el campo de las medidas repetidas. También proporciona una descripción general completa de las extensiones de modelos lineales generalizados para la familia de distribuciones exponenciales bivariadas, que representan un nuevo desarrollo en el análisis de datos de medidas repetidas. La demanda de modelos estadísticos para resultados correlacionados ha crecido rápidamente recientemente, principalmente debido a la presencia de dos tipos de asociaciones subyacentes: asociaciones entre resultados y asociaciones entre variables explicativas y resultados. El libro aborda sistemáticamente los problemas clave que surgen en el modelado de datos de medidas repetidas, teniendo en cuenta aquellos factores que desempeñan un papel importante en la estimación de las relaciones subyacentes entre covariables y variables de resultados para datos de resultados correlacionados. Además, presenta nuevos enfoques para abordar los desafíos actuales en el campo de las medidas repetidas y los modelos basados ​​en probabilidades condicionales y conjuntas. Los modelos de Markov de primer orden y superiores se utilizan para modelos condicionales además de probabilidades condicionales en función de covariables. De manera similar, los modelos conjuntos se desarrollan utilizando tanto probabilidades marginales condicionales como probabilidades conjuntas en función de covariables. Además de los modelos lineales generalizados para resultados bivariados, destaca modelos semiparamétricos extendidos para datos de tiempo de falla continuo y sus aplicaciones con el fin de incluir modelos para una gama más amplia de variables de resultado que los investigadores encuentran en diversos campos. El libro analiza además el problema de analizar datos de medidas repetidas para determinar el tiempo de falla en el marco de riesgo competitivo, que ahora está asumiendo un papel cada vez más importante en el campo del análisis de supervivencia, la confiabilidad y la ciencia actuarial. En cada capítulo se incluyen detalles sobre cómo realizar los análisis y se complementan con paquetes y funciones R recientemente desarrollados junto con códigos SAS y macro/IML. Es un recurso valioso para investigadores, estudiantes de posgrado y otros usuarios de técnicas estadísticas para analizar datos de medidas repetidas.
Nota de contenido:	Introduction -- Linear Models -- Univariate Exponential Family of Distributions -- Generalized Linear Model -- Covariate Dependent Markov Models -- Model for Bivariate Binary Data -- Model for Bivariate Geometric Model -- Model for Bivariate Count Data -- Models for Bivariate Exponential and Weibull Data -- Quasi –Likelihood Methods -- Generalized Estimating Equations -- A Generalized Multivariate Model -- Multistate and Multistage Models -- Analysing Data Using R and SAS. .
En línea:	https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
Link:	https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

Analysis of Repeated Measures Data [documento electrónico] / Islam, M. Ataharul, Autor ; Chowdhury, Rafiqul I., Autor  . -  1 ed.  . - Singapore [Malasya] : Springer, 2017 . - XIX, 250 p. 6 ilustraciones.
ISBN : 978-981-10-3794-8
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.

Palabras clave:	Estadísticas  Biometría  Ciencias sociales  Estadística en Negocios  Gestión  Economía  Finanzas  Seguros  Teoría y métodos estadísticos  Bioestadística  Estadística en Ciencias Sociales  Humanidades  Derecho  Educación  Ciencias del Comportamiento  Políticas Públicas
Índice Dewey:	300.727
Resumen:	Este libro presenta una amplia gama de técnicas estadísticas para abordar las necesidades emergentes en el campo de las medidas repetidas. También proporciona una descripción general completa de las extensiones de modelos lineales generalizados para la familia de distribuciones exponenciales bivariadas, que representan un nuevo desarrollo en el análisis de datos de medidas repetidas. La demanda de modelos estadísticos para resultados correlacionados ha crecido rápidamente recientemente, principalmente debido a la presencia de dos tipos de asociaciones subyacentes: asociaciones entre resultados y asociaciones entre variables explicativas y resultados. El libro aborda sistemáticamente los problemas clave que surgen en el modelado de datos de medidas repetidas, teniendo en cuenta aquellos factores que desempeñan un papel importante en la estimación de las relaciones subyacentes entre covariables y variables de resultados para datos de resultados correlacionados. Además, presenta nuevos enfoques para abordar los desafíos actuales en el campo de las medidas repetidas y los modelos basados ​​en probabilidades condicionales y conjuntas. Los modelos de Markov de primer orden y superiores se utilizan para modelos condicionales además de probabilidades condicionales en función de covariables. De manera similar, los modelos conjuntos se desarrollan utilizando tanto probabilidades marginales condicionales como probabilidades conjuntas en función de covariables. Además de los modelos lineales generalizados para resultados bivariados, destaca modelos semiparamétricos extendidos para datos de tiempo de falla continuo y sus aplicaciones con el fin de incluir modelos para una gama más amplia de variables de resultado que los investigadores encuentran en diversos campos. El libro analiza además el problema de analizar datos de medidas repetidas para determinar el tiempo de falla en el marco de riesgo competitivo, que ahora está asumiendo un papel cada vez más importante en el campo del análisis de supervivencia, la confiabilidad y la ciencia actuarial. En cada capítulo se incluyen detalles sobre cómo realizar los análisis y se complementan con paquetes y funciones R recientemente desarrollados junto con códigos SAS y macro/IML. Es un recurso valioso para investigadores, estudiantes de posgrado y otros usuarios de técnicas estadísticas para analizar datos de medidas repetidas.
Nota de contenido:	Introduction -- Linear Models -- Univariate Exponential Family of Distributions -- Generalized Linear Model -- Covariate Dependent Markov Models -- Model for Bivariate Binary Data -- Model for Bivariate Geometric Model -- Model for Bivariate Count Data -- Models for Bivariate Exponential and Weibull Data -- Quasi –Likelihood Methods -- Generalized Estimating Equations -- A Generalized Multivariate Model -- Multistate and Multistage Models -- Analysing Data Using R and SAS. .
En línea:	https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
Link:	https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i