Modelling Frequency and Count Data

ยท Oxford University Press
4.0
2 เชฐเชฟเชตเซเชฏเซ‚
เช‡-เชชเซเชธเซเชคเช•
302
เชชเซ‡เชœ
เชชเชพเชคเซเชฐ
เชฐเซ‡เชŸเชฟเช‚เช— เช…เชจเซ‡ เชฐเชฟเชตเซเชฏเซ‚ เชšเช•เชพเชธเซ‡เชฒเชพ เชจเชฅเซ€ย เชตเชงเซ เชœเชพเชฃเซ‹

เช† เช‡-เชชเซเชธเซเชคเช• เชตเชฟเชถเซ‡

Categorical data analysis is a special area of generalised linear models, which has become the most important area of statistical applications in many disciplines, from medicine to social sciences. This text presents the standard models and many newly developed ones in a language which can be immediately applied in many modern statistical packages such as GLIM, GENSTAT, S-Plus, as well as SAS and LISP-STAT. The book is structure around the distinction between independent events occurring to different individuals, resulting in frequencies, and repeated events occurring to the same individuals, yielding counts. The book demonstates that much of modern statistics can be seen as special cases of categorical data models; both generalized linear models and proportional hazards models can be fitted as log linear models. More specialized topics such as Markov chains, overdispersion and random effects, are also covered.

เชฐเซ‡เชŸเชฟเช‚เช— เช…เชจเซ‡ เชฐเชฟเชตเซเชฏเซ‚

4.0
2 เชฐเชฟเชตเซเชฏเซ‚

เช† เช‡-เชชเซเชธเซเชคเช•เชจเซ‡ เชฐเซ‡เชŸเชฟเช‚เช— เช†เชชเซ‹

เชคเชฎเซ‡ เชถเซเช‚ เชตเชฟเชšเชพเชฐเซ‹ เช›เซ‹ เช…เชฎเชจเซ‡ เชœเชฃเชพเชตเซ‹.

เชฎเชพเชนเชฟเชคเซ€ เชตเชพเช‚เชšเชตเซ€

เชธเซเชฎเชพเชฐเซเชŸเชซเซ‹เชจ เช…เชจเซ‡ เชŸเซ…เชฌเซเชฒเซ‡เชŸ
Android เช…เชจเซ‡ iPad/iPhone เชฎเชพเชŸเซ‡ Google Play Books เชเชช เช‡เชจเซเชธเซเชŸเซ‰เชฒ เช•เชฐเซ‹. เชคเซ‡ เชคเชฎเชพเชฐเชพ เชเช•เชพเช‰เชจเซเชŸ เชธเชพเชฅเซ‡ เช‘เชŸเซ‹เชฎเซ…เชŸเชฟเช• เชฐเซ€เชคเซ‡ เชธเชฟเช‚เช• เชฅเชพเชฏ เช›เซ‡ เช…เชจเซ‡ เชคเชฎเชจเซ‡ เชœเซเชฏเชพเช‚ เชชเชฃ เชนเซ‹ เชคเซเชฏเชพเช‚ เชคเชฎเชจเซ‡ เช‘เชจเชฒเชพเช‡เชจ เช…เชฅเชตเชพ เช‘เชซเชฒเชพเช‡เชจ เชตเชพเช‚เชšเชตเชพเชจเซ€ เชฎเช‚เชœเซ‚เชฐเซ€ เช†เชชเซ‡ เช›เซ‡.
เชฒเซ…เชชเชŸเซ‰เชช เช…เชจเซ‡ เช•เชฎเซเชชเซเชฏเซเชŸเชฐ
Google Play เชชเชฐ เช–เชฐเซ€เชฆเซ‡เชฒ เช‘เชกเชฟเช“เชฌเซเช•เชจเซ‡ เชคเชฎเซ‡ เชคเชฎเชพเชฐเชพ เช•เชฎเซเชชเซเชฏเซเชŸเชฐเชจเชพ เชตเซ‡เชฌ เชฌเซเชฐเชพเช‰เชเชฐเชจเซ‹ เช‰เชชเชฏเซ‹เช— เช•เชฐเซ€เชจเซ‡ เชธเชพเช‚เชญเชณเซ€ เชถเช•เซ‹ เช›เซ‹.
eReaders เช…เชจเซ‡ เช…เชจเซเชฏ เชกเชฟเชตเชพเช‡เชธ
Kobo เช‡-เชฐเซ€เชกเชฐ เชœเซ‡เชตเชพ เช‡-เช‡เช‚เช• เชกเชฟเชตเชพเช‡เชธ เชชเชฐ เชตเชพเช‚เชšเชตเชพ เชฎเชพเชŸเซ‡, เชคเชฎเชพเชฐเซ‡ เชซเชพเช‡เชฒเชจเซ‡ เชกเชพเช‰เชจเชฒเซ‹เชก เช•เชฐเซ€เชจเซ‡ เชคเชฎเชพเชฐเชพ เชกเชฟเชตเชพเช‡เชธ เชชเชฐ เชŸเซเชฐเชพเชจเซเชธเชซเชฐ เช•เชฐเชตเชพเชจเซ€ เชœเชฐเซ‚เชฐ เชชเชกเชถเซ‡. เชธเชชเซ‹เชฐเซเชŸเซ‡เชก เช‡-เชฐเซ€เชกเชฐ เชชเชฐ เชซเชพเช‡เชฒเซ‹ เชŸเซเชฐเชพเชจเซเชธเซเชซเชฐ เช•เชฐเชตเชพ เชฎเชพเชŸเซ‡ เชธเชนเชพเชฏเชคเชพ เช•เซ‡เชจเซเชฆเซเชฐเชจเซ€ เชตเชฟเช—เชคเชตเชพเชฐ เชธเซ‚เชšเชจเชพเช“ เช…เชจเซเชธเชฐเซ‹.