Linear mixed models for longitudinal data
著者
書誌事項
Linear mixed models for longitudinal data
(Springer series in statistics)
Springer, c2009
- : soft cover
大学図書館所蔵 全16件
  青森
  岩手
  宮城
  秋田
  山形
  福島
  茨城
  栃木
  群馬
  埼玉
  千葉
  東京
  神奈川
  新潟
  富山
  石川
  福井
  山梨
  長野
  岐阜
  静岡
  愛知
  三重
  滋賀
  京都
  大阪
  兵庫
  奈良
  和歌山
  鳥取
  島根
  岡山
  広島
  山口
  徳島
  香川
  愛媛
  高知
  福岡
  佐賀
  長崎
  熊本
  大分
  宮崎
  鹿児島
  沖縄
  韓国
  中国
  タイ
  イギリス
  ドイツ
  スイス
  フランス
  ベルギー
  オランダ
  スウェーデン
  ノルウェー
  アメリカ
注記
Includes bibliographical references (p. [523]-553) and index
内容説明・目次
内容説明
This book provides a comprehensive treatment of linear mixed models for continuous longitudinal data. Next to model formulation, this edition puts major emphasis on exploratory data analysis for all aspects of the model, such as the marginal model, subject-specific profiles, and residual covariance structure. Further, model diagnostics and missing data receive extensive treatment. Sensitivity analysis for incomplete data is given a prominent place.
Most analyses were done with the MIXED procedure of the SAS software package, but the data analyses are presented in a software-independent fashion.
目次
Introduction * Examples * A model for Longitudinal Data * Exploratory Data Analysis * Estimation of the Marginal Model * Inference for the Marginal Model * Inference for the Random Effects * Fitting Linear Mixed Models with SAS * General Guidelines for Model Building * Exploring Serial Correlation * Local Influence for the Linear Mixed Model * The Heterogeneity Model * Conditional Linear Mixed Models * Exploring Incomplete Data * Joint Modeling of Measurements and Missingness * Simple Missing Data Methods * Selection Models * Pattern-Mixture Models * Sensitivity Analysis for Selection Models * Sensitivity Analysis for Models * How Ignorable is Missing at Random? * The Expectation-Maximization Algorithm * Design Considerations * Case Studies
「Nielsen BookData」 より