Bayesian Multilevel Models For Repeated Measures Data Av Santiago Barreda, Noah Silbert

Utforsk Bayesian Multilevel Models For Repeated Measures Data

Bayesian Multilevel Models For Repeated Measures Data av Santiago Barreda og Noah Silbert er en uvurderlig ressurs for forskere og studenter som ønsker å dykke dypere inn i de spennende verdenene av statistikk og datanalyse. Denne boken gir en grundig introduksjon til multilevel Bayesian-modeller i R, og benytter seg av både brms og Stan programmeringsspråk.

Hva Du Kan Forvente Fra Boken

Boken er strukturert i 13 detaljerte kapitler, som hver tar deg gjennom en trinnvis læringsprosess av repeated measures data. Forfatterne gjør det lett å gå fra enkle to-gruppe sammenligninger til mer komplekse multinomial regresjonsmodeller. Her er hva du kan forvente:

• Komplett kodesett for å kjøre alle analyser.
• Eksempler på hvordan analysene kan tolkes og presenteres.
• Fokus på aktiv læring gjennom praktiske analyser.

Hvem Er Boken For?

Enten du er en senior bachelorstudent, masterstudent, eller en erfaren forsker, vil denne boken være til nytte. Den er designet for lesere med alle nivåer av statistisk bakgrunn, og blir dermed et perfekt komplement til dine studier eller forskning.

Fremragende Funksjoner

Med Bayesian Multilevel Models For Repeated Measures Data får du en visualisert, lettfattelig innføring i statistikk som også utfordrer deg til å praktisere ferdene dine. Hovedfunksjoner inkluderer:

• Trinn-for-trinn guide til komplekse statistiske analyser.
• Hjelpsomme verktøy for dataanalyse og visualisering.
• Tilgang til live kodeeksempler som følger med innholdet.

Med dette verktøyet i hånden er du godt rustet til å håndtere utfordringene som følger med dataanalyse i dagens forskningsmiljø. Invester i din kunnskap og ferdigheter med Bayesian Multilevel Models For Repeated Measures Data og se hvordan du kan forbedre dine statistiske analyser.