找回密碼
 To register

QQ登錄

只需一步,快速開始

掃一掃,訪問微社區(qū)

打印 上一主題 下一主題

Titlebook: Linear Mixed Models for Longitudinal Data; Geert Verbeke,Geert Molenberghs Book 2000 Springer Science+Business Media New York 2000 Fitting

[復制鏈接]
查看: 8710|回復: 65
樓主
發(fā)表于 2025-3-21 19:02:29 | 只看該作者 |倒序瀏覽 |閱讀模式
書目名稱Linear Mixed Models for Longitudinal Data
編輯Geert Verbeke,Geert Molenberghs
視頻videohttp://file.papertrans.cn/587/586336/586336.mp4
叢書名稱Springer Series in Statistics
圖書封面Titlebook: Linear Mixed Models for Longitudinal Data;  Geert Verbeke,Geert Molenberghs Book 2000 Springer Science+Business Media New York 2000 Fitting
出版日期Book 2000
關鍵詞Fitting; Linear Mixed Models; Longitudinal Data; Measure; SAS; best fit; data analysis; statistics
版次1
doihttps://doi.org/10.1007/b98969
isbn_softcover978-1-4757-7384-2
isbn_ebook978-0-387-22775-7Series ISSN 0172-7397 Series E-ISSN 2197-568X
issn_series 0172-7397
copyrightSpringer Science+Business Media New York 2000
The information of publication is updating

書目名稱Linear Mixed Models for Longitudinal Data影響因子(影響力)




書目名稱Linear Mixed Models for Longitudinal Data影響因子(影響力)學科排名




書目名稱Linear Mixed Models for Longitudinal Data網絡公開度




書目名稱Linear Mixed Models for Longitudinal Data網絡公開度學科排名




書目名稱Linear Mixed Models for Longitudinal Data被引頻次




書目名稱Linear Mixed Models for Longitudinal Data被引頻次學科排名




書目名稱Linear Mixed Models for Longitudinal Data年度引用




書目名稱Linear Mixed Models for Longitudinal Data年度引用學科排名




書目名稱Linear Mixed Models for Longitudinal Data讀者反饋




書目名稱Linear Mixed Models for Longitudinal Data讀者反饋學科排名




單選投票, 共有 0 人參與投票
 

0票 0%

Perfect with Aesthetics

 

0票 0%

Better Implies Difficulty

 

0票 0%

Good and Satisfactory

 

0票 0%

Adverse Performance

 

0票 0%

Disdainful Garbage

您所在的用戶組沒有投票權限
沙發(fā)
發(fā)表于 2025-3-21 23:56:08 | 只看該作者
板凳
發(fā)表于 2025-3-22 04:12:05 | 只看該作者
The Heterogeneity Model,r than from just one single normal distribution. This not only extends the assumption about the random-effects distribution to a very broad class of distributions (unimodal as well as multimodal, symmetric as well as highly skewed; see Figure 7.5), it is also perfectly suitable for classification purposes, based on longitudinal profiles.
地板
發(fā)表于 2025-3-22 06:08:24 | 只看該作者
5#
發(fā)表于 2025-3-22 12:28:26 | 只看該作者
6#
發(fā)表于 2025-3-22 15:13:09 | 只看該作者
7#
發(fā)表于 2025-3-22 19:35:06 | 只看該作者
Estimation of the Marginal Model,cts. An example of this can be found in Section 5.6.2. In this and the next chapter, we will discuss inference for the parameters in the marginal distribution (5.1). Later, in Chapter 7, it will be shown how the random effects can be estimated under the explicit assumption that . satisfies model (3.8).
8#
發(fā)表于 2025-3-22 23:53:48 | 只看該作者
9#
發(fā)表于 2025-3-23 02:44:09 | 只看該作者
10#
發(fā)表于 2025-3-23 09:26:41 | 只看該作者
 關于派博傳思  派博傳思旗下網站  友情鏈接
派博傳思介紹 公司地理位置 論文服務流程 影響因子官網 吾愛論文網 大講堂 北京大學 Oxford Uni. Harvard Uni.
發(fā)展歷史沿革 期刊點評 投稿經驗總結 SCIENCEGARD IMPACTFACTOR 派博系數 清華大學 Yale Uni. Stanford Uni.
QQ|Archiver|手機版|小黑屋| 派博傳思國際 ( 京公網安備110108008328) GMT+8, 2025-10-11 07:28
Copyright © 2001-2015 派博傳思   京公網安備110108008328 版權所有 All rights reserved
快速回復 返回頂部 返回列表
柞水县| 北海市| 南平市| 武功县| 瓦房店市| 阳新县| 资溪县| 和平区| 会理县| 陕西省| 安西县| 砚山县| 苍梧县| 策勒县| 稻城县| 满洲里市| 达日县| 浦江县| 绥德县| 元朗区| 沂水县| 高台县| 长汀县| 田阳县| 阳泉市| 南漳县| 普兰县| 南宫市| 六安市| 喜德县| 新丰县| 神木县| 毕节市| 伽师县| 佳木斯市| 若羌县| 垣曲县| 阳高县| 四子王旗| 宁海县| 嘉善县|