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Pressestimmen
"This text is to be highly recommended as one that provides a modern perspective on fitting models to data." (Short Book Reviews, Vol. 21, No. 2, August 2001) "For graduate students and...statisticians, McCulloch and Searle begin by reviewing the basics of linear models and linear mixed models..." (SciTech Book News, Vol. 25, No. 4, December 2001) "...a very good reference book." (Zentralblatt MATH, Vol. 964, 2001/14) "...another fine contribution to the statistics literature from these respected authors..." (Technometrics, Vol. 45, No. 1, February 2003)
Kurzbeschreibung
Forscher im Bereich mathematische Statistik
Verallgemeinerte lineare Modelle gehören zu den wichtigsten Hilfsmitteln der statistischen Analyse. In diesem in sich geschlossenen Band werden lineare und verallgemeinerte lineare Modelle im gleichen Kontext abgehandelt; gemischte Effekte werden ausführlich besprochen. Informativ für alle, die einen Einblick in die Theorie der mathematischen Statistik erhalten wollen und für Anwender von Statistikpaketen!
In diesem Buch
(Mehr dazu)
Einleitungssatz
We begin by describing fixed and random effects models for the one-way classification for both normally and Bernoulli (binary) distributed data. Lesen Sie die erste Seite
Buchdeckel | Copyright | Inhaltsverzeichnis | Auszug | Stichwortverzeichnis | Rückseite
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33 von 33 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
nice recent text on mixed models
22. Januar 2008
Format:Gebundene Ausgabe
This is a very recent and authoritative treatment of classical parametric models, starting with the general linear model and extending to generalized linear models, linear mixed models and finally to generalized linear mixed models. It also has applciations to longitudinal data analysis and prediction problems. Heavy on theory and matrix algebra but not loaded with applications. Good for a graduate course in statistics especially for Ph.D. students. It is concise covering a large range of topics in only 310 pages. An interesting feature is a chapter on computing that deals with Markov chain Monte Carlo methods in some detail.
There is also a brief chapter on nonlinear models (only 5 pages) that includes an example of corn photosynthesis and also the important application to pharmacokinetic models.
The emphasis is on maximum likelihood estimation and its extensions (e.g. restricted maximum likelihood and penalized likelihood and quasi-likelihood). The authors provide an interesting perspective on the non-applicability of analysis of variance techniques in some mixed effects models.
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There is also a brief chapter on nonlinear models (only 5 pages) that includes an example of corn photosynthesis and also the important application to pharmacokinetic models.
The emphasis is on maximum likelihood estimation and its extensions (e.g. restricted maximum likelihood and penalized likelihood and quasi-likelihood). The authors provide an interesting perspective on the non-applicability of analysis of variance techniques in some mixed effects models.
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10 von 15 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
Very good textbook for the statistic model
4. Februar 2005
Format:Gebundene Ausgabe
This is a very good textbook. Since it covers most of important topics in the short pages. Authors assume that readers have the good background in the linear model. So if you have good background in linear model and statistic inference this will be the wonderful book for the statistic student. This is only one problem of this book. It cost toooo much for a poor student! Thus I take one point out.
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