Normal view
MARC view
Longitudinal Categorical Data Analysis (Record no. 399533)
[ view plain ]
000 -Маркер записи | |
---|---|
Контрольное поле постоянной длины | 04187nam a22004695i 4500 |
001 - Контрольный номер | |
Контрольное поле | vtls000541732 |
005 - Дата корректировки | |
Контрольное поле | 20210922082153.0 |
007 - Кодируемые данные (физ. описан.) | |
Контрольное поле постоянной длины | cr nn 008mamaa |
008 - Кодируемые данные | |
Контрольное поле постоянной длины | 160915s2014 xxu| s |||| 0|eng d |
020 ## - Индекс ISBN | |
ISBN | 9781493921379 |
-- | 978-1-4939-2137-9 |
024 7# - Прочие стандартные номера | |
Стандартный номер | 10.1007/978-1-4939-2137-9 |
Источник номера | doi |
035 ## - Системный контрольный номер | |
Системный контрольный номер | to000541732 |
040 ## - Источник каталогиз. | |
Служба первич. каталог. | Springer |
Служба, преобразующая запись | Springer |
Организация, изменившая запись | RU-ToGU |
050 #4 - Расстановочный код библ. Конгресса | |
Классификационный индекс | QA276-280 |
072 #7 - Код предметной/темат. категории | |
Код предметной/темат. категории | PBT |
Источник кода | bicssc |
072 #7 - Код предметной/темат. категории | |
Код предметной/темат. категории | MAT029000 |
Источник кода | bisacsh |
082 04 - Индекс Дьюи | |
Индекс Дьюи | 519.5 |
Номер издания | 23 |
100 1# - Автор | |
Автор | Sutradhar, Brajendra C. |
Роль лиц | author. |
9 (RLIN) | 447294 |
245 10 - Заглавие | |
Заглавие | Longitudinal Categorical Data Analysis |
Физический носитель | electronic resource |
Ответственность | by Brajendra C. Sutradhar. |
260 ## - Выходные данные | |
Место издания | New York, NY : |
Издательство | Springer New York : |
-- | Imprint: Springer, |
Дата издания | 2014. |
300 ## - Физическое описание | |
Объем | XVIII, 369 p. |
Иллюстрации/тип воспроизводства | online resource. |
336 ## - Тип содержимого | |
Тип содержимого | text |
Content type code | txt |
Source | rdacontent |
337 ## - Средство доступа | |
Средство доступа | computer |
Media type code | c |
Source | rdamedia |
338 ## - Тип носителя | |
Тип носителя | online resource |
Carrier type code | cr |
Source | rdacarrier |
490 1# - Серия | |
Заглавие серии | Springer Series in Statistics, |
ISSN серии | 0172-7397 |
505 0# - Примечание о содержании | |
Содержание | Introduction -- Overview of Regression Models for Cross-sectional Univariate Categorical Data -- Regression Models for Univariate Longitudinal Stationary Categorical Data -- Regression Models for Univariate Longitudinal Non-stationary Categorical Data -- Multinomial Models for Cross-sectional Bivariate Categorical Data -- Multinomial Models for Longitudinal Bivariate Categorical Data -- Index. |
520 ## - Аннотация | |
Аннотация | This is the first book in longitudinal categorical data analysis with parametric correlation models developed based on dynamic relationships among repeated categorical responses. This book is a natural generalization of the longitudinal binary data analysis to the multinomial data setup with more than two categories. Thus, unlike the existing books on cross-sectional categorical data analysis using log linear models, this book uses multinomial probability models both in cross-sectional and longitudinal setups. A theoretical foundation is provided for the analysis of univariate multinomial responses, by developing models systematically for the cases with no covariates as well as categorical covariates, both in cross-sectional and longitudinal setups. In the longitudinal setup, both stationary and non-stationary covariates are considered. These models have also been extended to the bivariate multinomial setup along with suitable covariates. For the inferences, the book uses the generalized quasi-likelihood as well as the exact likelihood approaches. The book is technically rigorous, and, it also presents illustrations of the statistical analysis of various real life data involving univariate multinomial responses both in cross-sectional and longitudinal setups. This book is written mainly for the graduate students and researchers in statistics and social sciences, among other applied statistics research areas. However, the rest of the book, specifically the chapters from 1 to 3, may also be used for a senior undergraduate course in statistics. Brajendra Sutradhar is a University Research Professor at Memorial University in St. John's, Canada. He is author of the book Dynamic Mixed Models for Familial Longitudinal Data, published in 2011 by Springer, New York. Also, he edited the special issue of the Canadian Journal of Statistics (2010, Vol. 38, June Issue, John Wiley) and the Lecture Notes in Statistics (2013, Vol. 211, Springer), with selected papers from two symposiums: ISS-2009 and ISS-2012, respectively. |
650 #0 - Тематические рубрики | |
Основная рубрика | Statistics. |
9 (RLIN) | 124796 |
650 #0 - Тематические рубрики | |
Основная рубрика | Mathematical statistics. |
9 (RLIN) | 566264 |
650 14 - Тематические рубрики | |
Основная рубрика | Statistics. |
9 (RLIN) | 124796 |
650 24 - Тематические рубрики | |
Основная рубрика | Statistical Theory and Methods. |
9 (RLIN) | 303276 |
650 24 - Тематические рубрики | |
Основная рубрика | Statistics for Social Science, Behavorial Science, Education, Public Policy, and Law. |
9 (RLIN) | 303278 |
650 24 - Тематические рубрики | |
Основная рубрика | Statistics for Life Sciences, Medicine, Health Sciences. |
9 (RLIN) | 265982 |
710 2# - Другие организации | |
Организация/юрисдикция | SpringerLink (Online service) |
9 (RLIN) | 143950 |
773 0# - Источник информации | |
Название источника | Springer eBooks |
830 #0 - Заголовок добавочной библ.записи на серию — унифицированное заглавие | |
Унифицированное заглавие | Springer Series in Statistics, |
9 (RLIN) | 297514 |
856 40 - Электронный адрес документа | |
URL | <a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4939-2137-9">http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4939-2137-9</a> |
912 ## - Coursera for Campus: онлайн курсы для ТГУ | |
Coursera for Campus: онлайн курсы для ТГУ | ZDB-2-SMA |
999 ## - Системные контрольные номера (Koha) | |
biblionumber (Koha) | 399533 |
No items available.