Эта книга посвящена моделированию кривых роста и рассматривает вопросы измерения и моделирования изменений переменных с течением времени, поскольку не существует универсального подхода к измерению роста. В книге представлен обзор необходимой математики для моделирования роста и статистических методов, используемых для оценки моделей роста. Также дается обзор популярных кривых роста, таких как линейная, логарифмическая, обратная, логистическая, гомперца, вейбулла, экспоненциально убывающая и лог-логистическая.
Книга описывает ключевые области применения, включая экономический, растительный, демографический, лесной и корпоративный рост. В ней используется SAS для анализа и моделирования кривых роста, что помогает читателям оценивать специализированные показатели роста и кривые.
Книга включает выводы практически всех основных кривых роста и моделей. Она будет полезна статистикам, аналитикам общественного здравоохранения, биологам, ботаникам, экономистам и демографам, которым необходим современный обзор статистических методов моделирования кривых роста и анализа продольных данных. Книга также может использоваться в качестве учебного пособия для старших курсов университета по моделированию роста.
Книга, которая поможет быстро узнать о том, как моделируются кривые роста в различных областях наук и как меняются тенденции в дистрибуции данных, а также познакомит с популярными моделями.
Электронная Книга «Growth Curve Modeling» написана автором Michael J. Panik в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9781118763902
Описание книги от Michael J. Panik
Features recent trends and advances in the theory and techniques used to accurately measure and model growth Growth Curve Modeling: Theory and Applications features an accessible introduction to growth curve modeling and addresses how to monitor the change in variables over time since there is no “one size fits all” approach to growth measurement. A review of the requisite mathematics for growth modeling and the statistical techniques needed for estimating growth models are provided, and an overview of popular growth curves, such as linear, logarithmic, reciprocal, logistic, Gompertz, Weibull, negative exponential, and log-logistic, among others, is included. In addition, the book discusses key application areas including economic, plant, population, forest, and firm growth and is suitable as a resource for assessing recent growth modeling trends in the medical field. SAS® is utilized throughout to analyze and model growth curves, aiding readers in estimating specialized growth rates and curves. Including derivations of virtually all of the major growth curves and models, Growth Curve Modeling: Theory and Applications also features: • Statistical distribution analysis as it pertains to growth modeling • Trend estimations • Dynamic site equations obtained from growth models • Nonlinear regression • Yield-density curves • Nonlinear mixed effects models for repeated measurements data Growth Curve Modeling: Theory and Applications is an excellent resource for statisticians, public health analysts, biologists, botanists, economists, and demographers who require a modern review of statistical methods for modeling growth curves and analyzing longitudinal data. The book is also useful for upper-undergraduate and graduate courses on growth modeling.
