Книга "Адаптивные тесты значимости с использованием перестановок остатков с помощью R и SAS" предоставляет инструменты, необходимые для успешного выполнения адаптивных тестов на широком диапазоне наборов данных. Книга демонстрирует мощь адаптивных тестов и показывает их способность адаптировать метод тестирования к конкретному набору данных. Для иллюстрации практической применимости и преимуществ адаптивного анализа данных в различных областях исследования используются программные пакеты R и SAS. Книга начинается с введения и затем переходит к исследованию основных концепций адаптивных тестов, включая: методы сглаживания и нормализации перестановочные тесты с линейными методами применение адаптивных тестов многоцентровые и кроссоверные исследования анализ данных повторных измерений адаптивные доверительные интервалы и оценки. В книге многочисленными иллюстрациями демонстрируются ключевые различия между традиционными тестами, непараметрическими тестами и адаптивными тестами. Наборы данных, используемые в книге, доступны на сайте, связанном с книгой. Кроме того, упражнения в конце большинства глав позволяют читателям анализировать представленные наборы данных, применяя новые концепции на практике. "Адаптивные тесты значимости с использованием перестановок остатков с помощью R и SAS" является практическим справочником для профессионалов и исследователей, работающих с методами статистического анализа данных в различных областях, таких как биология, фармакология и бизнес. Книга также может служить ценным дополнением к курсам по регрессионному и адаптивному анализу на уровне бакалавриата и магистратуры.
Реализует инструменты для успешной реализации адаптивных методов с разными типами данных Богатое примерами и весьма исчерпывающее руководство знакомит читателя с адаптивными методами. В книге разъяснена суть адаптивных методик и показана их применимость к анализу различных типов данных. На современном уровне технологий представлены особенности и способы применения этих методик. Автор обсуждает такие темы, как сглаживание образов и нормализация признаков, использование методов пермутаций и применение линейных методов. Также рассмотрены многоцентровые и кросс-пороговые испытания, анализ мер повторных измерений. Отдельный раздел посвящен также адаптивным доверительным интервалам и оценкам. Программные пакеты R и SAS демонстрируют применение обсуждаемых методов, данные, представленные в приложении, доступны на соответствующем веб-сайте книги. Задания в конце каждой главы позволяют читателям проанализировать представленные данные и применить новые концепции на практике. Книга будет интересна профессионалам и исследователям, работающим с статистическими моделями в различных отраслях, включая биологию, фармакологию и бизнес. Пособие также может служить ценным дополнением к курсам по регрессионному анализу и адаптивному анализу на уровне от среднего специального до выпускного образования.
Using the adaptive process, you can protect bits of wires, varying crossings and plots, but more importantly he was a generous person regardless of his weight and shortcomings. This title explores the concept of adaptive analysis and enables users to facilitate its implementation using state-of-art methods as described in this helpful resource. Numerous deums are presented, with examples taken from research carried out in various disciplines. Tutorials and exercises on major topics throughout the book enable researchers to put newly acquired methods into practiced scenarios.
Электронная Книга «Adaptive Tests of Significance Using Permutations of Residuals with R and SAS» написана автором Thomas O'Gorman W. в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9781118218228
Описание книги от Thomas O'Gorman W.
Provides the tools needed to successfully perform adaptive tests across a broad range of datasets Adaptive Tests of Significance Using Permutations of Residuals with R and SAS illustrates the power of adaptive tests and showcases their ability to adjust the testing method to suit a particular set of data. The book utilizes state-of-the-art software to demonstrate the practicality and benefits for data analysis in various fields of study. Beginning with an introduction, the book moves on to explore the underlying concepts of adaptive tests, including: Smoothing methods and normalizing transformations Permutation tests with linear methods Applications of adaptive tests Multicenter and cross-over trials Analysis of repeated measures data Adaptive confidence intervals and estimates Throughout the book, numerous figures illustrate the key differences among traditional tests, nonparametric tests, and adaptive tests. R and SAS software packages are used to perform the discussed techniques, and the accompanying datasets are available on the book's related website. In addition, exercises at the end of most chapters enable readers to analyze the presented datasets by putting new concepts into practice. Adaptive Tests of Significance Using Permutations of Residuals with R and SAS is an insightful reference for professionals and researchers working with statistical methods across a variety of fields including the biosciences, pharmacology, and business. The book also serves as a valuable supplement for courses on regression analysis and adaptive analysis at the upper-undergraduate and graduate levels.
