Книга "Multilevel Statistical Models" - это важное руководство для понимания сложных иерархических структур данных, которые широко используются в социальных, медицинских и других науках. Мультиуровневое моделирование - это принятая статистическая техника для работы с такими данными, и она широко доступна в компьютерных программных пакетах. Понимание этих методов является важным для всех, кто работает в этих областях. В новом издании Multilevel Statistical Models представлены эти методы, начиная с основных идей и иллюстрируя, как более сложные модели могут быть получены. В книге расширен байесовский метод, использующий MCMC, а также представлен новый материал о сглаживающих моделях, многомерных ответах, пропущенных данных, латентных нормальных преобразованиях для дискретных ответов, моделировании структурных уравнений и моделях выживаемости.
Основные особенности книги: предоставляет четкое введение и всестороннее описание мультиуровневых моделей; исследуются новые методологические разработки и приложения; написана ведущим экспертом в области мультиуровневой методологии; иллюстрирована на реальных примерах, объясняющих теоретические концепции. Книга подходит как комплексный учебник для аспирантов, а также как общее справочное руководство для прикладных статистиков в социальных науках, экономике, биологии и медицине.
Электронная Книга «Multilevel Statistical Models» написана автором Harvey Goldstein в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9780470973400
Описание книги от Harvey Goldstein
Throughout the social, medical and other sciences the importance of understanding complex hierarchical data structures is well understood. Multilevel modelling is now the accepted statistical technique for handling such data and is widely available in computer software packages. A thorough understanding of these techniques is therefore important for all those working in these areas. This new edition of Multilevel Statistical Models brings these techniques together, starting from basic ideas and illustrating how more complex models are derived. Bayesian methodology using MCMC has been extended along with new material on smoothing models, multivariate responses, missing data, latent normal transformations for discrete responses, structural equation modeling and survival models. Key Features: Provides a clear introduction and a comprehensive account of multilevel models. New methodological developments and applications are explored. Written by a leading expert in the field of multilevel methodology. Illustrated throughout with real-life examples, explaining theoretical concepts. This book is suitable as a comprehensive text for postgraduate courses, as well as a general reference guide. Applied statisticians in the social sciences, economics, biological and medical disciplines will find this book beneficial.
