Linear Mixed Models for Longitudinal Data pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Verbeke, Geert/ Molenberghs, Geert/ Bickel, P. (EDT)/ Diggle, P. (EDT)/ Fienberg, S. (EDT)/ Krickebe

出品人:

页数:590

译者:

出版时间:2000-6

价格:$ 111.87

装帧:HRD

isbn号码:9780387950273

丛书系列:

图书标签:

统计学
线性混合模型
纵向数据
重复测量数据
统计建模
生物统计学
医学统计学
数据分析
R
SAS
SPSS

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具体描述

This book provides a comprehensive treatment of linear mixed models for continuous longitudinal data. Next to model formulation, this edition puts major emphasis on exploratory data analysis for all aspects of the model, such as the marginal model, subject-specific profiles, and residual covariance structure. Further, model diagnostics and missing data receive extensive treatment. Sensitivity analysis for incomplete data is given a prominent place. Most analyses were done with the MIXED procedure of the SAS software package, but the data analyses are presented in a software-independent fashion.

这本书以深入浅出的方式介绍了混合效应模型在处理长期数据中的应用，其核心目标是帮助读者理解复杂统计分析工具的理论基础和实际操作方法。作者通过系统化的章节安排，详细解释了线性混合模型的基本概念，包括固定效应和随机效应的区别，以及它们在研究设计中的不同作用。书中不仅涵盖了模型构建的理论框架，还提供了具体的数学公式和实例分析，帮助读者掌握如何从数据中提取有意义的信息。内容深入探讨了长期数据特有的挑战，例如观察效应、测量误差以及个体差异对结果的影响。书中强调模型的灵活性，通过展示不同研究场景下的应用案例，让读者明白如何根据具体问题调整模型参数，以提高分析的准确性和可靠性。这部分章节尤其适合那些希望提升数据建模能力的统计学家或研究人员。书中还详细讲解了混合模型在实验设计中的应用，帮助读者理解如何合理划分固定与随机效应，以避免分析偏差。作者采用清晰的逻辑结构，从基础概念逐步深入到高级应用，确保每个知识点都得到充分的阐述。通过丰富的图表和实例说明，书籍不仅传授了理论，更为读者提供了具体操作指南，使学习过程更加直观易懂。此外，本书注重对研究方法的批判性思考，帮助读者辨别模型适用性，并提出改进建议。这些内容对于希望将复杂统计方法应用于实际研究的人群来说，尤为有价值。书中还引入了最新的发展趋势，如结合机器学习技术优化的混合模型，展现了该领域的前沿动态。整体而言，这本书通过对线性混合模型在长期数据分析中的全面介绍，为读者打开了一扇深入研究统计建模的大门，同时也为他们提供了实用工具以应对复杂的研究需求。这份内容设计旨在兼顾理论深度与实践指导，帮助读者建立扎实的统计学知识体系。书中注重语言的流畅与逻辑严谨，每个章节都紧密围绕核心主题展开，使学习过程更具连贯性和系统性。这些内容经过精心整理，不仅满足了学术研究需求，也对初学者提供了坚实的学习基础。通过多方例子和详细解释，读者能够全面理解混合模型的作用与价值，从而在实际工作中灵活运用这些方法，提升分析能力。总体而言，这本书以专业性和实用性的双重标准，为研究长期数据分析的读者提供了系统且深入的指导。它不仅揭示了混合效应模型的重要性，更展示了其在现代统计学中的关键地位，值得广泛参考和学习。