Açıklama
Bağımlı veriler için modeller ve yöntemlerde gelişmiş ders; normal olmayan dağılımlı verilere vurgu. Konular: doğrusal ve genelleştirilmiş doğrusal karışık modeller, ikili veri için lojistik model, sayım verileri için log-lineer model, marjinal vs. koşullu modeller, genelleştirilmiş tahmin denklemleri, eksik veri.
Önkoşullar
- Önkoşul(lar): Basit regresyon analiz bilgisi.
Şartlar ve koşullar
- Önkoşul(lar): Basit regresyon analiz bilgisi.
Kaynak metin orijinal dilinde
Advanced course in models and methods for dependent data, an emphasis on non-normally distributed data. Topics include linear and generalized linear mixed models, logistic model for binary data, log-linear model for count data, marginal vs. conditional models, generalized estimating equation, missing data.
- Prerequisite(s): Knowledge of simple regression analysis.
Kaynaklar ve referanslar
Tarih ve kaynaklar bilgileri doğrulamanıza yardımcı olmak için saklanır. Okumayı kolaylaştırmak için çeviriler sunulmuştur; koşullar ve gereksinimler için resmi kaynak esas alınır.
Kaynak referans : https://calendar.carleton.ca/grad/courses/STAT/