TEST - Catálogo BURRF
   

Linear Mixed-Effects Models Using R : (Registro nro. 288434)

Detalles MARC
000 -CABECERA
campo de control de longitud fija 05274nam a22003855i 4500
001 - NÚMERO DE CONTROL
campo de control 288434
003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL
campo de control MX-SnUAN
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN
campo de control 20160429154627.0
007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija cr nn 008mamaa
008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija 150903s2013 xxu| o |||| 0|eng d
020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO
Número Internacional Estándar del Libro 9781461439004
-- 9781461439004
024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES
Número estándar o código 10.1007/9781461439004
Fuente del número o código doi
035 ## - NÚMERO DE CONTROL DEL SISTEMA
Número de control de sistema vtls000341144
039 #9 - NIVEL DE CONTROL BIBLIOGRÁFICO Y DETALLES DE CODIFICACIÓN [OBSOLETO]
Nivel de reglas en descripción bibliográfica 201509030833
Nivel de esfuerzo utilizado para asignar no-encabezamientos de materia en puntos de acceso VLOAD
Nivel de esfuerzo utilizado en la asignación de encabezamientos de materia 201405050224
Nivel de esfuerzo utilizado para asignar clasificación VLOAD
-- 201402061052
-- staff
040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN
Centro catalogador/agencia de origen MX-SnUAN
Lengua de catalogación spa
Centro/agencia transcriptor MX-SnUAN
Normas de descripción rda
050 #4 - CLASIFICACIÓN DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO
Número de clasificación QA276-280
100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Ga?ecki, Andrzej.
Término indicativo de función/relación autor
9 (RLIN) 318143
245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO
Título Linear Mixed-Effects Models Using R :
Resto del título A Step-by-Step Approach /
Mención de responsabilidad, etc. by Andrzej Ga?ecki, Tomasz Burzykowski.
264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT
Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright New York, NY :
Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante Springer New York :
-- Imprint: Springer,
Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright 2013.
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA
Extensión xxxii, 542 páginas 67 ilustraciones
Otras características físicas recurso en línea.
336 ## - TIPO DE CONTENIDO
Término de tipo de contenido texto
Código de tipo de contenido txt
Fuente rdacontent
337 ## - TIPO DE MEDIO
Nombre/término del tipo de medio computadora
Código del tipo de medio c
Fuente rdamedia
338 ## - TIPO DE SOPORTE
Nombre/término del tipo de soporte recurso en línea
Código del tipo de soporte cr
Fuente rdacarrier
347 ## - CARACTERÍSTICAS DEL ARCHIVO DIGITAL
Tipo de archivo archivo de texto
Formato de codificación PDF
Fuente rda
490 0# - MENCIÓN DE SERIE
Mención de serie Springer Texts in Statistics,
Número Internacional Normalizado para Publicaciones Seriadas 1431-875X
500 ## - NOTA GENERAL
Nota general Springer eBooks
505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO
Nota de contenido con formato Introduction -- Linear Models for Independent Observations -- Linear Fixed-effects Models for Correlated Data -- Linear Mixed-effects Models.
520 ## - SUMARIO, ETC.
Sumario, etc. Linear mixed-effects models (LMMs) are an important class of statistical models that can be used to analyze correlated data. Such data are encountered in a variety of fields including biostatistics, public health, psychometrics, educational measurement, and sociology. This book aims to support a wide range of uses for the models by applied researchers in those and other fields by providing state-of-the-art descriptions of the implementation of LMMs in R. To help readers to get familiar with the features of the models and the details of carrying them out in R, the book includes a review of the most important theoretical concepts of the models. The presentation connects theory, software and applications. It is built up incrementally, starting with a summary of the concepts underlying simpler classes of linear models like the classical regression model, and carrying them forward to LMMs. A similar step-by-step approach is used to describe the R tools for LMMs. All the classes of linear models presented in the book are illustrated using real-life data. The book also introduces several novel R tools for LMMs, including new class of variance-covariance structure for random-effects, methods for influence diagnostics and for power calculations. They are included into an R package that should assist the readers in applying these and other methods presented in this text. Andrzej Ga?ecki is a Research Professor in the Division of Geriatric Medicine, Department of Internal Medicine, and Institute of Gerontology at the University of Michigan Medical School, and is Research Scientist in the Department of Biostatistics at the University of Michigan School of Public Health. He earned his M.Sc. in applied mathematics (1977) from the Technical University of Warsaw, Poland, and an M.D. (1981) from the Medical University of Warsaw. In 1985 he earned a Ph.D. in epidemiology from the Institute of Mother and Child Care in Warsaw (Poland). He is a member of the Editorial Board of the Open Journal of Applied Sciences. Since 1990, Dr. Galecki has collaborated with researchers in gerontology and geriatrics. His research interests lie in the development and application of statistical methods for analyzing correlated and over- dispersed data. He developed the SAS macro NLMEM for nonlinear mixed-effects models, specified as a solution to ordinary differential equations. He also proposed a general class of variance-covariance structures for the analysis of multiple continuous dependent variables measured over time. This methodology is considered to be one of first approaches to joint models for longitudinal data.   Tomasz Burzykowski is Professor of Biostatistics and Bioinformatics at Hasselt University (Belgium) and Vice-President of Research at the International Drug Development Institute (IDDI) in Louvain-la-Neuve (Belgium). He received the M.Sc. degree in applied mathematics (1990) from Warsaw University, and the M.Sc. (1991) and Ph.D. (2001) degrees from Hasselt University. He has held guest professorships at the Karolinska Institute (Sweden), the Medical University of Bialystok (Poland), and the Technical University of Warsaw (Poland). He serves as Associate Editor of Biometrics. Dr. Burzykowski published methodological work on survival analysis, meta-analyses of clinical trials, validation of surrogate endpoints, analysis of gene expression data, and modelling of peptide-centric mass-spectrometry data. He is also a co-author of numerous papers applying statistical methods to clinical data in different disease areas.
590 ## - NOTA LOCAL (RLIN)
Nota local Para consulta fuera de la UANL se requiere clave de acceso remoto.
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Burzykowski, Tomasz.
Término indicativo de función/relación autor
9 (RLIN) 302616
710 2# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE ENTIDAD CORPORATIVA
Nombre de entidad corporativa o nombre de jurisdicción como elemento de entrada SpringerLink (Servicio en línea)
9 (RLIN) 299170
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Edición impresa:
Número Internacional Estándar del Libro 9781461438991
856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS
Identificador Uniforme del Recurso <a href="http://remoto.dgb.uanl.mx/login?url=http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4614-3900-4">http://remoto.dgb.uanl.mx/login?url=http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4614-3900-4</a>
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942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA)
Tipo de ítem Koha Recurso en línea

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