SAS for Mixed Models - Walter W. Stroup, George A. Milliken, Elizabeth a. Claassen, Russell D. Wolfinger

SAS for Mixed Models (eBook)

Introduction and Basic Applications
eBook Download: EPUB
2018
608 Seiten
Sas Institute (Verlag)
978-1-63526-152-3 (ISBN)
Systemvoraussetzungen
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Discover the power of mixed models with SAS.
Mixed models—now the mainstream vehicle for analyzing most research data—are part of the core curriculum in most master’s degree programs in statistics and data science. In a single volume, this book updates both SAS® for Linear Models, Fourth Edition, and SAS® for Mixed Models, Second Edition, covering the latest capabilities for a variety of applications featuring the SAS GLIMMIX and MIXED procedures. Written for instructors of statistics, graduate students, scientists, statisticians in business or government, and other decision makers, SAS® for Mixed Models is the perfect entry for those with a background in two-way analysis of variance, regression, and intermediate-level use of SAS.



This book expands coverage of mixed models for non-normal data and mixed-model-based precision and power analysis, including the following topics:

  • Random-effect-only and random-coefficients models

  • Multilevel, split-plot, multilocation, and repeated measures models

  • Hierarchical models with nested random effects

  • Analysis of covariance models

  • Generalized linear mixed models


This book is part of the SAS Press program.
Erscheint lt. Verlag 12.12.2018
Verlagsort Cary
Sprache englisch
Themenwelt Mathematik / Informatik Informatik
Mathematik / Informatik Mathematik Computerprogramme / Computeralgebra
Schlagworte analysis of covariance with mixed models, analysis of designed experiments, best linear unbiased prediction, degrees of freedom, experimental design, experimental model, fixed effects, generalized linear mixed models, hierarchical linear models, linear model, matrix, power and precision analysis for complex designs, random coefficient models, random effects, random effects, repeated measures, statistical probability theory
ISBN-10 1-63526-152-X / 163526152X
ISBN-13 978-1-63526-152-3 / 9781635261523
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