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Data Analysis Using Regression and Multilevel/Hierarchical Models (Analytical Methods for Social Research) - Hardcover
Buch 5 von 15: Analytical Methods for Social Research
Inhaltsangabe
Data Analysis Using Regression and Multilevel/Hierarchical Models, first published in 2007, 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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Über die Autorin bzw. den Autor
Andrew Gelman is Professor of Statistics and Professor of Political Science at Columbia University. He has published over 150 articles in statistical theory, methods, and computation, and in applications areas including decision analysis, survey sampling, political science, public health, and policy. His other books are Bayesian Data Analysis (1995, second edition 2003) and Teaching Statistics: A Bag of Tricks (2002).
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Data Analysis Using Regression and Multilevel/Hierarchical Models
Verlag:
Cambridge University Press, 2006
ISBN 10: 0521867061
ISBN 13: 9780521867061
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Hardback. Zustand: Good. Data Analysis Using Regression and Multilevel/Hierarchical Models, first published in 2007, 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. Artikel-Nr. 00109631211
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Data Analysis Using Regression and Multilevel/Hierarchical Models
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Cambridge University Press, 2006
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Data Analysis Using Regression and Multilevel/Hierarchical Models
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Cambridge University Press, 2006
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Analytical Methods for Social Research: Data Analysis Using Regression and Multilevel/Hierarchical Models
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Cambridge University Press, 2006
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Zustand: New. This book, first published in 2007, is for the applied researcher performing data analysis using linear and nonlinear regression and multilevel models. Series Editor(s): Alvarez, R. Michael; Beck, Nathaniel L.; Wu, Lawrence L. Series: Analytical Methods for Social Research. Num Pages: 648 pages, 160 exercises. BIC Classification: JHBC; PBK. Category: (P) Professional & Vocational; (U) Tertiary Education (US: College). Dimension: 254 x 181 x 40. Weight in Grams: 1280. . 2006. 1st Edition. Hardcover. . . . . Artikel-Nr. V9780521867061
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Data Analysis Using Regression and Multilevel/Hierarchical Models
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Data Analysis Using Regression And Multilevel/Hierarchical Models
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Data Analysis Using Regression And Multilevel/Hierarchical Models
Verlag:
Cambridge University Press, 2006
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Data Analysis Using Regression and Multilevel/Hierarchical Models
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Zustand: Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Seiten: 648 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | This book, first published in 2007, is for the applied researcher performing data analysis using linear and nonlinear regression and multilevel models. Artikel-Nr. 3617851/202
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Data Analysis Using Regression and Multilevel/Hierarchical Models
Verlag:
Cambridge University Press, GB, 2006
ISBN 10: 0521867061
ISBN 13: 9780521867061
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Hardback. Zustand: New. 1st. Data Analysis Using Regression and Multilevel/Hierarchical Models, first published in 2007, 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. Artikel-Nr. LU-9780521867061
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Analytical Methods for Social Research: Data Analysis Using Regression and Multilevel/Hierarchical Models
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Zustand: New. This book, first published in 2007, is for the applied researcher performing data analysis using linear and nonlinear regression and multilevel models. Series Editor(s): Alvarez, R. Michael; Beck, Nathaniel L.; Wu, Lawrence L. Series: Analytical Methods for Social Research. Num Pages: 648 pages, 160 exercises. BIC Classification: JHBC; PBK. Category: (P) Professional & Vocational; (U) Tertiary Education (US: College). Dimension: 254 x 181 x 40. Weight in Grams: 1280. . 2006. 1st Edition. Hardcover. . . . . Books ship from the US and Ireland. Artikel-Nr. V9780521867061
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