Смешанное моделирование - одна из наиболее перспективных и увлекательных областей статистического анализа, позволяющая более мощно интерпретировать данные за счет распознавания случайных эффектов. Однако многие воспринимают смешанное моделирование как сложную и специализированную технику. Эта книга представляет смешанное моделирование простым и понятным способом, позволяя читателю уверенно применять эту технику в широком спектре ситуаций.
"Введение в смешанное моделирование" показывает, что смешанное моделирование - это естественное расширение более знакомых статистических методов регрессионного анализа и дисперсионного анализа. Тем самым книга дает идеальное введение в этот важный статистический метод для тех, кто занимается статистическим анализом данных.
Эта важная книга:
-
Демонстрирует возможности смешанного моделирования в широком спектре дисциплин, включая промышленные исследования, социальные науки, генетику, клинические исследования, экологию и сельскохозяйственные исследования.
-
Иллюстрирует, как возможности регрессионного анализа могут быть объединены с ANOVA путем определения смешанной модели.
-
Представляет применение критерия ограниченного максимального правдоподобия (REML) для подгонки смешанной модели к данным.
-
Описывает применение смешанного моделирования к широкому кругу ситуаций и объясняет, как получить и интерпретировать наилучшие линейные несмещенные оценки (BLUP).
-
Имеет дополнительный веб-сайт с решениями упражнений, дополнительными примерами и ссылками на компьютерные системы GenStat и R.
Эта книга дает комплексное введение в смешанное моделирование, идеально подходящее как для студентов старших курсов, аспирантов, так и для профессиональных исследователей. Читатели будут представлять широкий спектр научных дисциплин, включая статистику, биологию, биоинформатику, медицину, сельское хозяйство, инженерию, экономику и социальные науки.
Это вводное руководство по обобщенному моделированию проливает свет на актуальную область статистического анализа, позволяющую глубже понимать данные через идентификацию случайных эффектов. Однако многие видят в обобщенном моделировании сложную и специализированную технику, что создает для них страх и сомнения.
В этой книге обобщенное моделирование объясняется простым и понятным образом, позволяя читателю уверенно использовать данную технику в широком спектре ситуаций. Электронное руководство подводит итог, демонстрируя поразительную силу обобщенного моделирования в различных областях науки, включая промышленные исследования, общественные науки, генетику, клинические исследования, экологию и сельскохозяйственные исследования. Руководство демонстрирует, как методы регрессивного анализа могут сочетаться с возможностями дисперсионного анализа через формирование смешанной модели. Книга также представляет метод максимальной ограниченной правдоподобности (restricted maxlikelihood; REML) для подгонки смешанной модели к данным и разъясняет применение анализа на основе смешанных моделей в различных ситуациях со специальными наставлениями по получению и интерпретации наилучших линейных оцененных предсказывающих значений (best linear unbiased predictors; BLUPs).
Кроме того, в электронном руководстве приводятся решения задач, дополнительные примеры и ссылки на компьютерные программные системы GenStat и R на дополнительном веб-сайте. Эта книга служит полным введением в области обобщенного моделирования, предназначенная для всех студентов, магистров и профессиональных ученых, независимо от научных дисциплин, таких как статистика, биология, биоинформатика, медицина, сельское хозяйство, инженерия, экономика и общественные науки.
Электронная Книга «Introduction to Mixed Modelling» написана автором Группа авторов в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9780470035962
Описание книги от Группа авторов
Mixed modelling is one of the most promising and exciting areas of statistical analysis, enabling more powerful interpretation of data through the recognition of random effects. However, many perceive mixed modelling as an intimidating and specialized technique. This book introduces mixed modelling analysis in a simple and straightforward way, allowing the reader to apply the technique confidently in a wide range of situations. Introduction to Mixed Modelling shows that mixed modelling is a natural extension of the more familiar statistical methods of regression analysis and analysis of variance. In doing so, it provides the ideal introduction to this important statistical technique for those engaged in the statistical analysis of data. This essential book: Demonstrates the power of mixed modelling in a wide range of disciplines, including industrial research, social sciences, genetics, clinical research, ecology and agricultural research. Illustrates how the capabilities of regression analysis can be combined with those of ANOVA by the specification of a mixed model. Introduces the criterion of Restricted Maximum Likelihood (REML) for the fitting of a mixed model to data. Presents the application of mixed model analysis to a wide range of situations and explains how to obtain and interpret Best Linear Unbiased Predictors (BLUPs). Features a supplementary website containing solutions to exercises, further examples, and links to the computer software systems GenStat and R. This book provides a comprehensive introduction to mixed modelling, ideal for final year undergraduate students, postgraduate students and professional researchers alike. Readers will come from a wide range of scientific disciplines including statistics, biology, bioinformatics, medicine, agriculture, engineering, economics, and social sciences.
