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Marginal Models in Analysis of Correlated Binary Data with Time Dependent Covariates (eBook)

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2020
166 Seiten
Springer International Publishing (Verlag)
978-3-030-48904-5 (ISBN)

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Marginal Models in Analysis of Correlated Binary Data with Time Dependent Covariates - Jeffrey R. Wilson, Elsa Vazquez-Arreola, (Din) Ding-Geng Chen
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This monograph provides a concise point of research topics and reference for modeling correlated response data with time-dependent covariates, and longitudinal data for the analysis of population-averaged models, highlighting methods by a variety of pioneering scholars. While the models presented in the volume are applied to health and health-related data, they can be used to analyze any kind of data that contain covariates that change over time. The included data are analyzed with the use of both R and SAS, and the data and computing programs are provided to readers so that they can replicate and implement covered methods. It is an excellent resource for scholars of both computational and methodological statistics and biostatistics, particularly in the applied areas of health. ​




Erscheint lt. Verlag 28.9.2020
Reihe/Serie Emerging Topics in Statistics and Biostatistics
Emerging Topics in Statistics and Biostatistics
Zusatzinfo XXIII, 166 p. 20 illus.
Sprache englisch
Themenwelt Mathematik / Informatik Mathematik Statistik
Mathematik / Informatik Mathematik Wahrscheinlichkeit / Kombinatorik
Medizin / Pharmazie Allgemeines / Lexika
Wirtschaft Betriebswirtschaft / Management Unternehmensführung / Management
Schlagworte Bayesian GMM estimators • correlated observations • Estimators • GEE • generalized estimating equation • generalized estimating equation estimators • generalized method of moments estimators • GMM • GMM estimators • method of moments • population averaged • population-averaged
ISBN-10 3-030-48904-3 / 3030489043
ISBN-13 978-3-030-48904-5 / 9783030489045
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