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9780367729332 - Mixture Modelling for Medical and Health Sciences (Chapman & Hall/CRC Biostatistics) von Ng, Shu Kay; Xiang, Liming; Yau, Kelvin Kai Wing (7 Ergebnisse)
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Mixture Modelling for Medical and Health Sciences (Chapman & Hall/CRC Biostatistics Series)
Buch 98 von 155: Chapman & Hall/CRC BiostatisticsAnbieter: WeBuyBooks, Rossendale, LANCS, Vereinigtes Königreich
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Mixture Modelling for Medical and Health Sciences (Chapman & Hall/CRC Biostatistics Series)
Buch 98 von 155: Chapman & Hall/CRC BiostatisticsAnbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
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Mixture Modelling for Medical and Health Sciences
Buch 98 von 155: Chapman & Hall/CRC BiostatisticsAnbieter: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Vereinigtes Königreich
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Mixture Modelling for Medical and Health Sciences (Chapman & Hall/CRC Biostatistics Series)
Buch 98 von 155: Chapman & Hall/CRC BiostatisticsAnbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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MIXTURE MODELLING FOR MEDICAL AND HEALTH SCIENCES
Buch 98 von 155: Chapman & Hall/CRC BiostatisticsAnbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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In den WarenkorbZustand: New. Dr Angus Ng is a Professor of Biostatistics in the School of Medicine, Griffith University. He was awarded his PhD degree in statistics from the University of Queensland in 1999. Dr Ng is an experienced researcher, with expertise in the .
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Mixture Modelling for Medical and Health Sciences
Buch 98 von 155: Chapman & Hall/CRC BiostatisticsSprache: Englisch
Verlag: Taylor & Francis Ltd Dez 2020, 2020
ISBN 10: 0367729334 ISBN 13: 9780367729332
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - Mixture Modelling for Medical and Health Sciences provides a direct connection between theoretical developments in mixture modelling and their applications in real world problems. The book describes the development of the most important concepts through comprehensive analyses of real and practical examples taken from real-life research problems in medical and health sciences. This approach represents balance between 'theory' and 'practice', stimulating readers and enhancing their capacity to apply mixture models in data analysis. Full of reproducible examples using software code and publicly-available data, the book is suitable for graduate-level students, researchers, and practitioners who have a basic grounding in statistics and would like to explore the use of mixture models to analyse their experiments and research data.
