Using And Understanding Medical Statistics, 5th Ed. D.E. Matthews, V.T. Farewell

Bibliomaniacs Anonymous
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Zuletzt aktualisiert am 24. Jul. 2022 20:40:03 MESZAlle Änderungen ansehenAlle Änderungen ansehen

Artikelmerkmale

Artikelzustand
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Book Title
Using and Understanding Medical Statistics
ISBN
9783318054583
Kategorie

Über dieses Produkt

Product Identifiers

Publisher
Karger A&G, S.
ISBN-10
3318054585
ISBN-13
9783318054583
eBay Product ID (ePID)
217091939

Product Key Features

Number of Pages
338 Pages
Publication Name
Using and Understanding Medical Statistics
Language
English
Subject
Communication Studies, Family & General Practice, Epidemiology, Life Sciences / Biology
Publication Year
2015
Type
Textbook
Subject Area
Language Arts & Disciplines, Science, Medical
Author
V. T. Farewell, D. E. Matthews
Format
Hardcover

Dimensions

Item Weight
36.7 Oz

Additional Product Features

Edition Number
5
Intended Audience
Scholarly & Professional
LCCN
2015-021006
Dewey Edition
23
Illustrated
Yes
Dewey Decimal
610.1/5195
Synopsis
The fifth revised edition of this highly successful book presents the most extensive enhancement since Using and Understanding Medical Statistics was first published 30 years ago. Without question, the single greatest change has been the inclusion of source code, together with selected output, for the award-winning, open-source, statistical package known as R. This innovation has enabled the authors to de-emphasize formulae and calculations, and let software do all of the 'heavy lifting'. This edition also introduces readers to several graphical statistical tools, such as Q-Q plots to check normality, residual plots for multiple regression models, funnel plots to detect publication bias in a meta-analysis and Bland-Altman plots for assessing agreement in clinical measurements. New examples that better serve the expository goals have been added to a half-dozen chapters. In addition, there are new sections describing exact confidence bands for the Kaplan-Meier estimator, as well as negative binomial and zero-inflated Poisson regression models for over-dispersed count data. The end result is not only an excellent introduction to medical statistics, but also an invaluable reference for every discerning reader of medical research literature.
LC Classification Number
RA409

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Bibliomaniacs Anonymous

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