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L'examen est en fait un must et aussi ce qui est très important dans cette vie. Quand quelqu'un lit beaucoup, juste faire gérer votre pensée personnelle, ce qui vous concernent? Quand allez-vous commencer à lire beaucoup entiers? Beaucoup de gens cherchent constamment à utiliser leur temps [lire parfaitement. Une publication qui vient d'être produits d'analyse va certainement venir à être de bons amis quand ils sont seuls. Le Regression Modeling Strategies : With Applications To Linear Models, Logistic And Ordinal Regression, And Survival Analysis que nous avons fourni ici décrira certainement la façon formidable ainsi que la référence qui pourrait établir une bonne vie.
Regression Modeling Strategies : With Applications to Linear Models, Logistic and Ordinal Regression, and Survival Analysis
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L'examen est la meilleure chose à faire pour accomplir le moment. Oui, vérifier apportera certainement toujours des avantages. De plus, quand vous pouvez reconnaître tout ce que le livre d'examiner, il est très bien préparé. Lorsque vous pouvez lire le guide terminé, vous pouvez obtenir des détails finis que l'auteur fait entendre. Dans ce cas, ce livre donne constamment de bonnes idées. Regression Modeling Strategies : With Applications To Linear Models, Logistic And Ordinal Regression, And Survival Analysis sera naturellement si important pour vous accompagner dans votre temps libre. En outre, il est à seulement quelques pages; vous pouvez le lire par les temps sans oublier exactement ce que vous avez fait en revue.
Pour vérifier à quel point cette publication va certainement vous influencer d'être mieux, vous pouvez commencer à lire maintenant. Vous pouvez également avoir connu l'auteur de cette publication. Ce livre est vraiment fantastique qui a été composé par l'auteur professionnel. Donc, on ne pouvait pas se sentir en doute Regression Modeling Strategies : With Applications To Linear Models, Logistic And Ordinal Regression, And Survival Analysis Du titre, ainsi que l'auteur a ajouté la couverture, vous serez certainement sûr de l'examiner. Même cela est un livre de base, le matériel est très important. Il ne devrait vraiment vous faire sentir étourdi après avoir lu.
L'auteur est vraiment intelligent de choisir des mots à utiliser pour faire de cette publication. Les options de mots sont essentiels pour créer une publication. Il sera certainement appartiendront de vérifier par des sociétés particulières. Pourtant, parmi les progrès de cette publication est que cette publication est vraiment bon pour chaque culture unique. Vous ne pourriez pas avoir peur de ne rien savoir après avoir lu ce livre. Regression Modeling Strategies : With Applications To Linear Models, Logistic And Ordinal Regression, And Survival Analysis pourrait vous aider à trouver de nombreux points après analyse.
Détails sur le produit
Relié: 582 pages
Editeur : Springer International Publishing AG; Édition : 2nd ed. 2015 (15 août 2015)
Collection : Springer Series in Statistics
Langue : Anglais
ISBN-10: 3319194240
ISBN-13: 978-3319194240
Dimensions du produit:
17,8 x 3,3 x 25,4 cm
Moyenne des commentaires client :
4.0 étoiles sur 5
1 commentaire client
Classement des meilleures ventes d'Amazon:
153.343 en Livres (Voir les 100 premiers en Livres)
L'auteur expose brillament et d'un langage digeste des notions difficiles en biostatistiques. De plus, il traite ds points pratiques tant méprisés par des textbooks classiques.
I bought this text after using and learning about Professor Harrell's contributions through the literature and through the R and S computing communities. Others have written how wonderful Professor Harrell's software is to use, and how carefully he has thought about the entire cycle of doing statistics, including transparent analyses and publication using LaTeX.But the book is a joy, balancing theoretical concerns, a masterful selection of literature, and solid assessments and presentations of actual examples. Professor Harrell demonstrates how powerful these techniques are, and the material moving them. These insights are key in a time when increasingly people want to just dump numbers into a package and get something out of it, an analytical behavior often justified by cost and time pressures. (If it's wrong results you want, it's trivially easy to get those, even if they LOOK wrong.) Professor Harrell shows it needn't be that hard, with tools from the CRAN (the R community source), many good ones which he and colleagues contributed. But he also shows that it's important to keep an eye on the parts of these, and be wary of pitfalls.Professor Harrell is also candid in his assessments, even after giving enthusiasts for a technique he critiques the benefit of the doubt. I find his comparison of cross-validation with bootstrap validation wonderful, and his discussion of standard assessments of models like R^2 refreshing.Check out his lectures, too:[...][...][...]
Great book. Wish it had more coverage of more GLM analysis (Gamma and Poisson regression.) Excellent and insightful R-code.
My initial temptation is to say this is the best statistics text ever, but it's all relative. It perfectly suits my current needs and state of development. The book claims to be intended for graduate level students in biostatistics and I think that is a fair assessment (I am self-taught, so how am I to know?).I haven't even finished yet, but I am reading the text cover-to-cover after first perusing parts of chapter 10. This linear approach is facilitated by Prof. Harrell's excellent writing style.The text has a practical bent, but with plenty of theory and references to back up the practical advice. You may find Harrell's views to be controversial. I have been forced to reconsider many of my notions about model-building.I note that "r programming language" is a suggested tag for this product. While Harrell's Design and Hmisc packages are available to R users, the text actually refers to the use of S-PLUS and there may be subtle distinctions. As a Stata user, they're both alien to me, but this hasn't affected my enjoyment of the book.
Informed, experienced update of this classical work on statistics, bringing to it additional years of Professor Frank Harrell, Jr's in-depth experience, rules of thumb, and practicals.
I found "Regression Modeling Strategies" to be a fantastic treatment of a wide assortment of model selection techniques. Harrell's writing style is quite lucid (assuming you've had graduate-level statistics coursework). Model selection/validation is arguably the most critical component of the statistical literature for many industry statisticians, and it is rare to find a textbook solely devoted to the merging of theory with practice. This is not to discredit other applied statistical texts; they represent a necessary foundation to master before a text like Harrell's can be understood with any depth.It is often said that "All models are wrong but some are useful". To that I would follow with, "In the land of the blind, the one-eyed man is king". Harrell's text will help empower you as a statistical modeler. Personally, I think combining this book with Gelman and Hill's "Data Analysis" text creates about as good of a 1-2 punch that an applied statistician will ever find.
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