Nicht aus der Schweiz? Besuchen Sie lehmanns.de
Für diesen Artikel ist leider kein Bild verfügbar.

Linear Mixed Models (eBook)

A Practical Guide Using Statistical Software
eBook Download: PDF
2022
490 Seiten
CRC Press (Verlag)
978-1-000-59826-1 (ISBN)
Systemvoraussetzungen
118,38 inkl. MwSt
(CHF 115,65)
Der eBook-Verkauf erfolgt durch die Lehmanns Media GmbH (Berlin) zum Preis in Euro inkl. MwSt.
  • Download sofort lieferbar
  • Zahlungsarten anzeigen
Highly recommended by JASA, Technometrics, and other leading statistical journals, the first two editions of this bestseller showed how to easily perform complex linear mixed model (LMM) analyses via a variety of software programs. Linear Mixed Models: A Practical Guide Using Statistical Software, Third Edition continues to lead readers step-by-step through the process of fitting LMMs. The third edition provides a comprehensive update of the available tools for fitting linear mixed-effects models in the newest versions of SAS, SPSS, R, Stata, and HLM. All examples have been updated, with a focus on new tools for visualization of results and interpretation. New conceptual and theoretical developments in mixed-effects modeling have been included, and there is a new chapter on power analysis for mixed-effects models.Features:*Dedicates an entire chapter to the key theories underlying LMMs for clustered, longitudinal, and repeated measures data*Provides descriptions, explanations, and examples of software code necessary to fit LMMs in SAS, SPSS, R, Stata, and HLM*Contains detailed tables of estimates and results, allowing for easy comparisons across software procedures*Presents step-by-step analyses of real-world data sets that arise from a variety of research settings and study designs, including hypothesis testing, interpretation of results, and model diagnostics*Integrates software code in each chapter to compare the relative advantages and disadvantages of each package*Supplemented by a website with software code, datasets, additional documents, and updatesIdeal for anyone who uses software for statistical modeling, this book eliminates the need to read multiple software-specific texts by covering the most popular software programs for fitting LMMs in one handy guide. The authors illustrate the models and methods through real-world examples that enable comparisons of model-fitting options and results across the software procedures.
Erscheint lt. Verlag 24.6.2022
Sprache englisch
Themenwelt Mathematik / Informatik Mathematik Computerprogramme / Computeralgebra
Naturwissenschaften Biologie
ISBN-10 1-000-59826-8 / 1000598268
ISBN-13 978-1-000-59826-1 / 9781000598261
Haben Sie eine Frage zum Produkt?
PDFPDF (Adobe DRM)

Kopierschutz: Adobe-DRM
Adobe-DRM ist ein Kopierschutz, der das eBook vor Mißbrauch schützen soll. Dabei wird das eBook bereits beim Download auf Ihre persönliche Adobe-ID autorisiert. Lesen können Sie das eBook dann nur auf den Geräten, welche ebenfalls auf Ihre Adobe-ID registriert sind.
Details zum Adobe-DRM

Dateiformat: PDF (Portable Document Format)
Mit einem festen Seiten­layout eignet sich die PDF besonders für Fach­bücher mit Spalten, Tabellen und Abbild­ungen. Eine PDF kann auf fast allen Geräten ange­zeigt werden, ist aber für kleine Displays (Smart­phone, eReader) nur einge­schränkt geeignet.

Systemvoraussetzungen:
PC/Mac: Mit einem PC oder Mac können Sie dieses eBook lesen. Sie benötigen eine Adobe-ID und die Software Adobe Digital Editions (kostenlos). Von der Benutzung der OverDrive Media Console raten wir Ihnen ab. Erfahrungsgemäß treten hier gehäuft Probleme mit dem Adobe DRM auf.
eReader: Dieses eBook kann mit (fast) allen eBook-Readern gelesen werden. Mit dem amazon-Kindle ist es aber nicht kompatibel.
Smartphone/Tablet: Egal ob Apple oder Android, dieses eBook können Sie lesen. Sie benötigen eine Adobe-ID sowie eine kostenlose App.
Geräteliste und zusätzliche Hinweise

Buying eBooks from abroad
For tax law reasons we can sell eBooks just within Germany and Switzerland. Regrettably we cannot fulfill eBook-orders from other countries.

Mehr entdecken
aus dem Bereich