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Linear Mixed-Effects Models Using R: A Step-by-Step Approach [Format Kindle]

Andrzej  Ga?ecki , Tomasz Burzykowski

Prix livre imprimé : EUR 52,74
Prix Kindle : EUR 36,92 TTC & envoi gratuit via réseau sans fil par Amazon Whispernet
Économisez : EUR 15,82 (30%)

  • Longueur : 542 pages
  • Langue : Anglais
  • En raison de la taille importante du fichier, ce livre peut prendre plus de temps à télécharger
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Descriptions du produit

Revue de presse

From the reviews:

Overall, this is very well-written book that covers both LMs and LMMs. Most of the R codes have been checked and work well. The R package nlmeU created by the authors provides great convenience for readers to explore the data in the textbook. Given the extensive applications of LM and LMM, the book should be very appealing to the readers of Technometrics.
Techonometrics, 56:1 2014

This textbook is built as a step by step incremental description of a modelling tool used extensively in the analysis of hierarchical structured data sets. It is a balanced collection of concepts and examples from various research areas ... . In addition to a great collection of theory and examples, a state of the art description of LMMs in R, the authors developed the R package nlmeU which contains the data sets and presented R code, making this book a milestone in its field. (Irina Ioana Mohorianu, zbMATH, Vol. 1275, 2014)

Linear Mixed-effects Models Using R by Andrzej Galecki and Tomasz Burzkowski, published by Springer is a book that covers in dept a lot of material on linear models. The book has clear instructions on how to program in R. ... This is a good reference book. --(Cats and Dogs with Data, maryannedata.wordpress.com, August, 2013)

Présentation de l'éditeur

Linear mixed-effects models (LMMs) are an important class of statistical models that can be used to analyze correlated data. Such data are encountered in a variety of fields including biostatistics, public health, psychometrics, educational measurement, and sociology. This book aims to support a wide range of uses for the models by applied researchers in those and other fields by providing state-of-the-art descriptions of the implementation of LMMs in R. To help readers to get familiar with the features of the models and the details of carrying them out in R, the book includes a review of the most important theoretical concepts of the models. The presentation connects theory, software and applications. It is built up incrementally, starting with a summary of the concepts underlying simpler classes of linear models like the classical regression model, and carrying them forward to LMMs. A similar step-by-step approach is used to describe the R tools for LMMs. All the classes of linear models presented in the book are illustrated using real-life data. The book also introduces several novel R tools for LMMs, including new class of variance-covariance structure for random-effects, methods for influence diagnostics and for power calculations. They are included into an R package that should assist the readers in applying these and other methods presented in this text.


Détails sur le produit

  • Format : Format Kindle
  • Taille du fichier : 11303 KB
  • Nombre de pages de l'édition imprimée : 542 pages
  • Editeur : Springer; Édition : 2013 (5 février 2013)
  • Vendu par : Amazon Media EU S.à r.l.
  • Langue : Anglais
  • ASIN: B00BLQH672
  • Synthèse vocale : Activée
  • X-Ray :
  • Word Wise: Non activé
  • Composition améliorée: Non activé
  • Classement des meilleures ventes d'Amazon: n°368.799 dans la Boutique Kindle (Voir le Top 100 dans la Boutique Kindle)

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Amazon.com: 5.0 étoiles sur 5  1 commentaire
3 internautes sur 4 ont trouvé ce commentaire utile 
5.0 étoiles sur 5 the authors write in great clarity and have chosen to exemplify the different nuances ... 19 octobre 2014
Par OmniReader - Publié sur Amazon.com
Format:Relié|Achat vérifié
Outstanding, the authors write in great clarity and have chosen to exemplify the different nuances of the approach on data sets that have different configurations (time-bound, clustered, hierarchical, etc.) which makes for a very thorough coverage of the topic. The way that R is used is not for the beginner, but this book is definitely worth the effort for those serious about their data science chops
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