KI-Beratung Beta
Vor Ort
Merkzettel Warenkorb
Produktbild: Advanced Statistical Analytics for Health Data Science with SAS and R

Advanced Statistical Analytics for Health Data Science with SAS and R

Aus der Reihe Chapman & Hall/CRC Biostatistics Series

137,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei

Beschreibung

Serves as a comprehensive reference for health data scientists, bridging fundamental statistical principles with advanced analytical techniques. Provides clear explanations of statistical theory and its application to real-world health data.

Beschreibung

Serves as a comprehensive reference for health data scientists, bridging fundamental statistical principles with advanced analytical techniques. Provides clear explanations of statistical theory and its application to real-world health data.

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe
Erscheinungsdatum

16.09.2025
Abbildungen

15 SW-Abb., 26 Farbabb., 15 SW-Zeichn., 26 Farbzeichn., 19 Tabellen
Verlag Taylor & Francis

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe
Erscheinungsdatum

16.09.2025
Abbildungen

15 SW-Abb., 26 Farbabb., 15 SW-Zeichn., 26 Farbzeichn., 19 Tabellen
Verlag Taylor & Francis
Seitenzahl

264
Maße (L/B/H)

24/16,1/1,9 cm
Gewicht

514 g
Sprache

Englisch
ISBN

978-1-03-297849-9
EU-Ansprechpartner

Taylor & Francis Verlag GmbH
Kaufingerstraße 24
80331 München
DE
GPSR@taylorandfrancis.com
Herstelleradresse

Taylor & Francis Group
5 Howick Place
SW1P 1WG London
UK
GPSR@taylorandfrancis.com

Noch keine Bewertungen vorhanden

Verfassen Sie die erste Bewertung zu diesem Artikel

Helfen Sie anderen Kundinnen und Kunden durch Ihre Meinung.

Kundinnen und Kunden meinen

Bewertungen (0)
Die Leseprobe wird geladen.
  • Produktbild: Advanced Statistical Analytics for Health Data Science with SAS and R

  • 12. Marginal Models for Binary Longitudinal Outcomes with Time-Dependent Covariates. 13. Multiple Models for Binary Longitudinal Mixed-Model Effects. 14. Statistical Modeling of Survival Data Statistical. 15. Statistical Modeling with Bayesian Paradigm. 16. Jointly Modeling to Analyze Longitudinal and Survival Data with Bayesian Approach. 17. Nonlinear Regression. 18. Statistical Meta-Analysis. 19. Spatial Statistical Analysis. 20. Structural Equation Modeling. 21. Longitudinal Data Analysis and Latent Growth Curve Modelling. 22. Latent Growth Mixture Joint Modeling in Intervention Research. 23. Causal Inference and Propensity Score Analysis.