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Modern Applied Regressions
ISBN/GTIN

Modern Applied Regressions

Bayesian and Frequentist Analysis of Categorical and Limited Response Variables with R and Stan
E-BookEPUBE-Book
Verkaufsrang119748in
CHF87.05

Beschreibung

Modern Applied Regressions creates an intricate mural with mosaics of categorical and limited response variable (CLRV) models using both Bayesian and Frequentist approaches. Written for graduate students, junior researchers, and quantitative analysts in behavioral, health, and social sciences.
Weitere Beschreibungen

Details

Weitere ISBN/GTIN9780429509346
ProduktartE-Book
EinbandE-Book
FormatEPUB
Erscheinungsdatum08.12.2022
Auflage22001 A. 1. Auflage
Seiten286 Seiten
SpracheEnglisch
Dateigrösse23229 Kbytes
Illustrationen40 schwarz-weiße und 29 farbige Abbildungen, 40 schwarz-weiße und 29 farbige Zeichnungen, 7 schwarz-weiße Tabellen
Artikel-Nr.41252433
KatalogVC
Datenquelle-Nr.3839560
Weitere Details

Autor

Dr. Jun Xu is professor of sociology and data science at Ball State University. His quantitative research interests include Bayesian statistics, categorical data analysis, causal inference, machine learning, and statistical programming. His methodological works have appeared in journals such as Sociological Methods and Research, Social Science Research, and The Stata Journal. He is an author of Ordered Regression Models: Parallel, Partial, and Non-Parallel Alternatives (with Dr. Andrew S. Fullerton by Chapman & Hall). In the past two decades or so, he has authored or co-authored several statistical application commands and packages, including gencrm, grcompare and the popular SPost9.0 package in Stata, and stdcoef in R.