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  • 1
    Online-Ressource
    Online-Ressource
    Cham :Springer International Publishing, | Cham :Springer.
    UID:
    edoccha_BV047271212
    Umfang: 1 Online-Ressource (XVII, 228 p. 45 illus).
    Ausgabe: 1st ed. 2021
    ISBN: 978-3-030-67583-7
    Serie: Emerging Topics in Statistics and Biostatistics
    Weitere Ausg.: Erscheint auch als Druck-Ausgabe ISBN 978-3-030-67582-0
    Weitere Ausg.: Erscheint auch als Druck-Ausgabe ISBN 978-3-030-67584-4
    Weitere Ausg.: Erscheint auch als Druck-Ausgabe ISBN 978-3-030-67585-1
    Sprache: Englisch
    Fachgebiete: Informatik
    RVK:
    URL: Volltext  (URL des Erstveröffentlichers)
    Bibliothek Standort Signatur Band/Heft/Jahr Verfügbarkeit
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  • 2
    Online-Ressource
    Online-Ressource
    Cham :Springer International Publishing, | Cham :Springer.
    UID:
    edocfu_BV047271212
    Umfang: 1 Online-Ressource (XVII, 228 p. 45 illus).
    Ausgabe: 1st ed. 2021
    ISBN: 978-3-030-67583-7
    Serie: Emerging Topics in Statistics and Biostatistics
    Weitere Ausg.: Erscheint auch als Druck-Ausgabe ISBN 978-3-030-67582-0
    Weitere Ausg.: Erscheint auch als Druck-Ausgabe ISBN 978-3-030-67584-4
    Weitere Ausg.: Erscheint auch als Druck-Ausgabe ISBN 978-3-030-67585-1
    Sprache: Englisch
    Fachgebiete: Informatik
    RVK:
    URL: Volltext  (URL des Erstveröffentlichers)
    Bibliothek Standort Signatur Band/Heft/Jahr Verfügbarkeit
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  • 3
    Online-Ressource
    Online-Ressource
    Cham :Springer International Publishing, | Cham :Springer.
    UID:
    almafu_BV047271212
    Umfang: 1 Online-Ressource (XVII, 228 p. 45 illus).
    Ausgabe: 1st ed. 2021
    ISBN: 978-3-030-67583-7
    Serie: Emerging Topics in Statistics and Biostatistics
    Weitere Ausg.: Erscheint auch als Druck-Ausgabe ISBN 978-3-030-67582-0
    Weitere Ausg.: Erscheint auch als Druck-Ausgabe ISBN 978-3-030-67584-4
    Weitere Ausg.: Erscheint auch als Druck-Ausgabe ISBN 978-3-030-67585-1
    Sprache: Englisch
    Fachgebiete: Informatik
    RVK:
    URL: Volltext  (URL des Erstveröffentlichers)
    Bibliothek Standort Signatur Band/Heft/Jahr Verfügbarkeit
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  • 4
    UID:
    gbv_1756958629
    Umfang: 1 Online-Ressource (XVII, 228 Seiten)
    ISBN: 9783030675837
    Serie: Emerging topics in statistics and biostatistics
    Inhalt: This book provides a concise point of reference for the most commonly used regression methods. It begins with linear and nonlinear regression for normally distributed data, logistic regression for binomially distributed data, and Poisson regression and negative-binomial regression for count data. It then progresses to these regression models that work with longitudinal and multi-level data structures. The volume is designed to guide the transition from classical to more advanced regression modeling, as well as to contribute to the rapid development of statistics and data science. With data and computing programs available to facilitate readers' learning experience, Statistical Regression Modeling promotes the applications of R in linear, nonlinear, longitudinal and multi-level regression. All included datasets, as well as the associated R program in packages nlme and lme4 for multi-level regression, are detailed in Appendix A. This book will be valuable in graduate courses on applied regression, as well as for practitioners and researchers in the fields of data science, statistical analytics, public health, and related fields.
    Anmerkung: 1. Linear Regression -- 2. Introduction to Multi-Level Regression -- 3. Two-Level Multi-Level Modeling -- 4. Higher-Level Multi-Level Modeling -- 5. Longitudinal Data Analysis -- 6. Nonlinear Regression Modeling -- 7. Nonlinear Mixed-Effects Modeling -- 8. Generalized Linear Model -- 9. Generalized Multi-Level Model for Dichotomous Outcome -- 10. Generalized Multi-Level Model for Counts Outcome.
    Weitere Ausg.: ISBN 9783030675820
    Weitere Ausg.: ISBN 9783030675844
    Weitere Ausg.: ISBN 9783030675851
    Weitere Ausg.: Erscheint auch als Druck-Ausgabe Chen, Ding-Geng Statistical Regression Modeling with R Cham : Springer, 2021 ISBN 9783030675851
    Weitere Ausg.: ISBN 9783030675820
    Sprache: Englisch
    Fachgebiete: Mathematik
    RVK:
    Schlagwort(e): Regressionsmodell
    URL: Cover
    Bibliothek Standort Signatur Band/Heft/Jahr Verfügbarkeit
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  • 5
    Online-Ressource
    Online-Ressource
    Cham : Springer International Publishing | Cham : Springer
    UID:
    b3kat_BV047271212
    Umfang: 1 Online-Ressource (XVII, 228 p. 45 illus)
    Ausgabe: 1st ed. 2021
    ISBN: 9783030675837
    Serie: Emerging Topics in Statistics and Biostatistics
    Weitere Ausg.: Erscheint auch als Druck-Ausgabe ISBN 978-3-030-67582-0
    Weitere Ausg.: Erscheint auch als Druck-Ausgabe ISBN 978-3-030-67584-4
    Weitere Ausg.: Erscheint auch als Druck-Ausgabe ISBN 978-3-030-67585-1
    Sprache: Englisch
    Fachgebiete: Informatik
    RVK:
    URL: Volltext  (URL des Erstveröffentlichers)
    Bibliothek Standort Signatur Band/Heft/Jahr Verfügbarkeit
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  • 6
    UID:
    almahu_9948689686502882
    Umfang: XVII, 228 p. 45 illus. , online resource.
    Ausgabe: 1st ed. 2021.
    ISBN: 9783030675837
    Serie: Emerging Topics in Statistics and Biostatistics ,
    Inhalt: This book provides a concise point of reference for the most commonly used regression methods. It begins with linear and nonlinear regression for normally distributed data, logistic regression for binomially distributed data, and Poisson regression and negative-binomial regression for count data. It then progresses to these regression models that work with longitudinal and multi-level data structures. The volume is designed to guide the transition from classical to more advanced regression modeling, as well as to contribute to the rapid development of statistics and data science. With data and computing programs available to facilitate readers' learning experience, Statistical Regression Modeling promotes the applications of R in linear, nonlinear, longitudinal and multi-level regression. All included datasets, as well as the associated R program in packages nlme and lme4 for multi-level regression, are detailed in Appendix A. This book will be valuable in graduate courses on applied regression, as well as for practitioners and researchers in the fields of data science, statistical analytics, public health, and related fields.
    Anmerkung: 1. Linear Regression -- 2. Introduction to Multi-Level Regression -- 3. Two-Level Multi-Level Modeling -- 4. Higher-Level Multi-Level Modeling -- 5. Longitudinal Data Analysis -- 6. Nonlinear Regression Modeling -- 7. Nonlinear Mixed-Effects Modeling -- 8. Generalized Linear Model -- 9. Generalized Multi-Level Model for Dichotomous Outcome -- 10. Generalized Multi-Level Model for Counts Outcome.
    In: Springer Nature eBook
    Weitere Ausg.: Printed edition: ISBN 9783030675820
    Weitere Ausg.: Printed edition: ISBN 9783030675844
    Weitere Ausg.: Printed edition: ISBN 9783030675851
    Sprache: Englisch
    Bibliothek Standort Signatur Band/Heft/Jahr Verfügbarkeit
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  • 7
    UID:
    gbv_1765980704
    Umfang: xvii, 228 Seiten , Illustrationen, Diagramme
    ISBN: 9783030675851 , 9783030675820
    Serie: Emerging Topics in Statistics and Biostatistics
    Inhalt: 1. Linear Regression -- 2. Introduction to Multi-Level Regression -- 3. Two-Level Multi-Level Modeling -- 4. Higher-Level Multi-Level Modeling -- 5. Longitudinal Data Analysis -- 6. Nonlinear Regression Modeling -- 7. Nonlinear Mixed-Effects Modeling -- 8. Generalized Linear Model -- 9. Generalized Multi-Level Model for Dichotomous Outcome -- 10. Generalized Multi-Level Model for Counts Outcome.
    Inhalt: This book provides a concise point of reference for the most commonly used regression methods. It begins with linear and nonlinear regression for normally distributed data, logistic regression for binomially distributed data, and Poisson regression and negative-binomial regression for count data. It then progresses to these regression models that work with longitudinal and multi-level data structures. The volume is designed to guide the transition from classical to more advanced regression modeling, as well as to contribute to the rapid development of statistics and data science. With data and computing programs available to facilitate readers' learning experience, Statistical Regression Modeling promotes the applications of R in linear, nonlinear, longitudinal and multi-level regression. All included datasets, as well as the associated R program in packages nlme and lme4 for multi-level regression, are detailed in Appendix A. This book will be valuable in graduate courses on applied regression, as well as for practitioners and researchers in the fields of data science, statistical analytics, public health, and related fields.
    Anmerkung: Literaturverzeichnis: Seite 223-224
    Weitere Ausg.: 10.1007/978-3-030-67583-7
    Weitere Ausg.: ISBN 9783030675837
    Weitere Ausg.: Erscheint auch als Online-Ausgabe Chen, Ding-Geng Statistical regression modeling with R Cham : Springer, 2021 ISBN 9783030675837
    Sprache: Englisch
    Fachgebiete: Mathematik , Soziologie
    RVK:
    RVK:
    Schlagwort(e): Regressionsmodell
    Bibliothek Standort Signatur Band/Heft/Jahr Verfügbarkeit
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