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Data Analysis Using Regression and Multilevel/Hierarchical Models

Name: Data Analysis Using Regression and Multilevel/Hierarchical Models
Brand: Cambridge University Press
SKU: 04379008
Price: 126.89 EUR
Availability: InStock
Author: Andrew Gelman
ISBN: 9780521867061

Andrew Gelman

Sprache

Englisch

Buch Hardcover

Libristo-Code: 04379008

Verlag Cambridge University Press, Dezember 2006

Data Analysis Using Regression and Multilevel/Hierarchical Models is a comprehensive manual for the... Vollständige Beschreibung

Libristo-Code: 04379008

311 b

126.89 € inkl. MwSt.

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Data Analysis Using Regression and Multilevel/Hierarchical Models is a comprehensive manual for the applied researcher who wants to perform data analysis using linear and nonlinear regression and multilevel models. The book introduces a wide variety of models, whilst at the same time instructing the reader in how to fit these models using available software packages. The book illustrates the concepts by working through scores of real data examples that have arisen from the authors' own applied research, with programming codes provided for each one. Topics covered include causal inference, including regression, poststratification, matching, regression discontinuity, and instrumental variables, as well as multilevel logistic regression and missing-data imputation. Practical tips regarding building, fitting, and understanding are provided throughout.

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Informationen zum Buch

Vollständiger Name Data Analysis Using Regression and Multilevel/Hierarchical Models

Autor Andrew Gelman

Sprache

Englisch

Einband Buch - Hardcover

Datum der Veröffentlichung 2006

Anzahl der Seiten 648

EAN 9780521867061

ISBN 0521867061

Libristo-Code 04379008

Verlag Cambridge University Press

Gewicht 1396

Abmessungen 181 x 254 x 40

Kategorie

Gesellschaft und Sozialwissenschaften > Soziologie und Anthropologie > Soziologie > Sozialforschung und -statistik

Mathematik und Naturwissenschaften > Mathematik > Mathematische Analysis, allgemein

Gesellschaft und Sozialwissenschaften > Politik und Staat

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