Variance Components
Mixed Models, Methodologies and Applications
Variance Components Estimation deals with the evaluation of the variation between observable data or classes of data. This is an up-to-date, comprehensive work that is both theoretical and applied. Topics include ML and REML methods of estimation; Steepest-Acent, Newton-Raphson, scoring, and EM algorithms; MINQUE and MIVQUE, confidence intervals for variance components and their ratios; Bayesian approaches and hierarchical models; mixed models for longitudinal data; repeated measures and multivariate observations; as well as non-linear and generalized linear models with random effects.
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Produktdetails
Weitere Autoren: Cox, D.R. (Reihe Hrsg.) / Reid, N. (Reihe Hrsg.) / Isham, Valerie (Reihe Hrsg.) / Tibshirani, R.J. (Reihe Hrsg.) / Louis, Thomas A. (Reihe Hrsg.) / Tong, Howell (Reihe Hrsg.) / Keiding, Niels (Reihe Hrsg.)
- ISBN: 978-0-412-72860-0
- EAN: 9780412728600
- Produktnummer: 23200735
- Verlag: Taylor and Francis
- Sprache: Englisch
- Erscheinungsjahr: 1997
- Seitenangabe: 350 S.
- Masse: H22.9 cm x B15.2 cm x D1.6 cm 462 g
- Abbildungen: Farb., s/w. Abb.
- Gewicht: 462
Über den Autor
Rao\, Poduri S.R.S.
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