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A Handbook Of Statistical Analyses Using Sas Third Edition

Author: Geoff Der
Publisher: CRC Press
ISBN: 1584887850
Size: 77.24 MB
Format: PDF, Kindle
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Updated to reflect SAS 9.2, A Handbook of Statistical Analyses using SAS, Third Edition continues to provide a straightforward description of how to conduct various statistical analyses using SAS. Each chapter shows how to use SAS for a particular type of analysis. The authors cover inference, analysis of variance, regression, generalized linear models, longitudinal data, survival analysis, principal components analysis, factor analysis, cluster analysis, discriminant function analysis, and correspondence analysis. They demonstrate the analyses through real-world examples, including methadone maintenance treatment, the relation of cirrhosis deaths to alcohol consumption, a sociological study of children, heart transplant treatment, and crime rate determinants. With the data sets and SAS code available online, this book remains the go-to resource for learning how to use SAS for many kinds of statistical analysis. It serves as a stepping stone to the wider resources available to SAS users.

A Handbook Of Statistical Analyses Using R

Author: Torsten Hothorn
Publisher: CRC Press
ISBN: 9781420010657
Size: 49.67 MB
Format: PDF, Mobi
View: 5784
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R is dynamic, to say the least. More precisely, it is organic, with new functionality and add-on packages appearing constantly. And because of its open-source nature and free availability, R is quickly becoming the software of choice for statistical analysis in a variety of fields. Doing for R what Everitt's other Handbooks have done for S-PLUS, STATA, SPSS, and SAS, A Handbook of Statistical Analyses Using R presents straightforward, self-contained descriptions of how to perform a variety of statistical analyses in the R environment. From simple inference to recursive partitioning and cluster analysis, eminent experts Everitt and Hothorn lead you methodically through the steps, commands, and interpretation of the results, addressing theory and statistical background only when useful or necessary. They begin with an introduction to R, discussing the syntax, general operators, and basic data manipulation while summarizing the most important features. Numerous figures highlight R's strong graphical capabilities and exercises at the end of each chapter reinforce the techniques and concepts presented. All data sets and code used in the book are available as a downloadable package from CRAN, the R online archive. A Handbook of Statistical Analyses Using R is the perfect guide for newcomers as well as seasoned users of R who want concrete, step-by-step guidance on how to use the software easily and effectively for nearly any statistical analysis.

Essential Statistics Using Sas University Edition

Author: Geoff Der
Publisher: SAS Institute
ISBN: 1629600946
Size: 37.33 MB
Format: PDF, Docs
View: 4126
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Students and instructors of statistics courses using SAS University Edition will welcome this book. Learning fundamental statistics is essential to solving problems with SAS. Essential Statistics Using SAS University Edition demonstrates how to use SAS University Edition to apply a variety of statistical methodologies, from the simple to the not-so-simple, to a range of data sets. Learn how to apply the appropriate statistical method to answer a particular question about a data set, and correctly interpret the numerical results that you obtain. SAS University Edition users who are new to SAS or who need a refresher course will benefit from the statistics overview and topics, such as multiple linear regression, logistic regression, and Poisson regression.

Handbook Of Statistical Analyses Using Stata Fourth Edition

Author: Brian S. Everitt
Publisher: CRC Press
ISBN: 9781584887560
Size: 70.78 MB
Format: PDF, Mobi
View: 5969
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With each new release of Stata, a comprehensive resource is needed to highlight the improvements as well as discuss the fundamentals of the software. Fulfilling this need, A Handbook of Statistical Analyses Using Stata, Fourth Edition has been fully updated to provide an introduction to Stata version 9. This edition covers many new features of Stata, including a new command for mixed models and a new matrix language. Each chapter describes the analysis appropriate for a particular application, focusing on the medical, social, and behavioral fields. The authors begin each chapter with descriptions of the data and the statistical techniques to be used. The methods covered include descriptives, simple tests, variance analysis, multiple linear regression, logistic regression, generalized linear models, survival analysis, random effects models, and cluster analysis. The core of the book centers on how to use Stata to perform analyses and how to interpret the results. The chapters conclude with several exercises based on data sets from different disciplines. A concise guide to the latest version of Stata, A Handbook of Statistical Analyses Using Stata, Fourth Edition illustrates the benefits of using Stata to perform various statistical analyses for both data analysis courses and self-study.

Pharmaceutical Statistics Using Sas

Author: Alex Dmitrienko
Publisher: SAS Institute
ISBN: 1599943573
Size: 68.64 MB
Format: PDF, Docs
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Introduces a range of data analysis problems encountered in drug development and illustrates them using case studies from actual pre-clinical experiments and clinical studies. Includes a discussion of methodological issues, practical advice from subject matter experts, and review of relevant regulatory guidelines.

Sas System For Regression

Author: Rudolf J. Freud, Ph.D.
Publisher: SAS Institute
ISBN: 9781599941417
Size: 44.97 MB
Format: PDF, ePub
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Learn to perform a wide variety of regression analyses using SAS software with this example-driven favorite from SAS Publishing. With SAS System for Regression, Third Edition, you will learn the basics of performing regression analyses using a wide variety of models including nonlinear models. Other topics include performing linear regression analyses using PROC REG and diagnosing and providing remedies for data problems, including outliers and multicollinearity. Examples feature numerous SAS procedures including REG, PLOT, GPLOT, NLIN, RSREG, AUTOREG, PRINCOMP, and others. Authors Rudolf Freund and Ramon Littell supply a helpful discussion of theory where necessary. Some knowledge of both regression and SAS are assumed. The updated third edition includes revisions, updated material, and new material. You'll find information on using SAS/INSIGHT software, regression with a binary response with emphasis on PROC LOGISTIC, and nonparametric regression (smoothing) using moving averages and PROC LOESS. Additionally, updated material throughout the book includes high-resolution PROC REG graphics output, data sets by the OUTEST option described and illustrated, and using PROC SCORE to predict another data set.

Statistik Mit Excel F R Dummies

Author: Joseph Schmuller
Publisher: John Wiley & Sons
ISBN: 3527811702
Size: 64.40 MB
Format: PDF, Mobi
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Statistiken und Aussagen zu Wahrscheinlichkeiten begegnen uns heute überall: Die Umsatzentwicklung in Unternehmen, Hochrechnungen für Wahlergebnisse, PISA-Ergebnisse fünfzehnjähriger Schüler sind nur drei von zahlreichen Beispielen. Joseph Schmuller zeigt Ihnen in diesem Buch, wie Sie die Zahlen in den Griff bekommen und Daten, Statistiken und Wahrscheinlichkeiten richtig lesen und interpretieren. Dafür brauchen Sie keinen Statistikkurs zu belegen und kein Mathegenie zu sein. Für alles gibt es in Excel die passende Funktion und das passende Werkzeug. So können Sie Theorie und Praxis sofort miteinander verbinden.

R F R Dummies

Author: Andrie de Vries
Publisher: John Wiley & Sons
ISBN: 3527812520
Size: 45.17 MB
Format: PDF, Mobi
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Wollen Sie auch die umfangreichen Möglichkeiten von R nutzen, um Ihre Daten zu analysieren, sind sich aber nicht sicher, ob Sie mit der Programmiersprache wirklich zurechtkommen? Keine Sorge - dieses Buch zeigt Ihnen, wie es geht - selbst wenn Sie keine Vorkenntnisse in der Programmierung oder Statistik haben. Andrie de Vries und Joris Meys zeigen Ihnen Schritt für Schritt und anhand zahlreicher Beispiele, was Sie alles mit R machen können und vor allem wie Sie es machen können. Von den Grundlagen und den ersten Skripten bis hin zu komplexen statistischen Analysen und der Erstellung aussagekräftiger Grafiken. Auch fortgeschrittenere Nutzer finden in diesem Buch viele Tipps und Tricks, die Ihnen die Datenauswertung erleichtern.

Biostatistics For Animal Science

Author: Miroslav Kaps
Publisher: CABI
ISBN: 1845935403
Size: 18.86 MB
Format: PDF, ePub, Docs
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Designed to cover techniques for analysis of data in the animal sciences, this textbook provides an overview of the basic principles of statistics enabling the subsequent applications to be carried out with familiarity and understanding, followed by more complex applications and detailed procedures commonly used in animal sciences. Each chapter begins by introducing a problem with practical questions, followed by a brief theoretical background, and is supplemented with an abundance of examples in SAS from animal sciences and related fields. Key features: - New larger format and updated throughout - Covers both basic techniques and more complex procedures - Contains exercises for readers to work through

R In A Nutshell

Author: Joseph Adler
Publisher: O'Reilly Germany
ISBN: 3897216507
Size: 19.93 MB
Format: PDF, ePub
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Wozu sollte man R lernen? Da gibt es viele Gründe: Weil man damit natürlich ganz andere Möglichkeiten hat als mit einer Tabellenkalkulation wie Excel, aber auch mehr Spielraum als mit gängiger Statistiksoftware wie SPSS und SAS. Anders als bei diesen Programmen hat man nämlich direkten Zugriff auf dieselbe, vollwertige Programmiersprache, mit der die fertigen Analyse- und Visualisierungsmethoden realisiert sind – so lassen sich nahtlos eigene Algorithmen integrieren und komplexe Arbeitsabläufe realisieren. Und nicht zuletzt, weil R offen gegenüber beliebigen Datenquellen ist, von der einfachen Textdatei über binäre Fremdformate bis hin zu den ganz großen relationalen Datenbanken. Zudem ist R Open Source und erobert momentan von der universitären Welt aus die professionelle Statistik. R kann viel. Und Sie können viel mit R machen – wenn Sie wissen, wie es geht. Willkommen in der R-Welt: Installieren Sie R und stöbern Sie in Ihrem gut bestückten Werkzeugkasten: Sie haben eine Konsole und eine grafische Benutzeroberfläche, unzählige vordefinierte Analyse- und Visualisierungsoperationen – und Pakete, Pakete, Pakete. Für quasi jeden statistischen Anwendungsbereich können Sie sich aus dem reichen Schatz der R-Community bedienen. Sprechen Sie R! Sie müssen Syntax und Grammatik von R nicht lernen – wie im Auslandsurlaub kommen Sie auch hier gut mit ein paar aufgeschnappten Brocken aus. Aber es lohnt sich: Wenn Sie wissen, was es mit R-Objekten auf sich hat, wie Sie eigene Funktionen schreiben und Ihre eigenen Pakete schnüren, sind Sie bei der Analyse Ihrer Daten noch flexibler und effektiver. Datenanalyse und Statistik in der Praxis: Anhand unzähliger Beispiele aus Medizin, Wirtschaft, Sport und Bioinformatik lernen Sie, wie Sie Daten aufbereiten, mithilfe der Grafikfunktionen des lattice-Pakets darstellen, statistische Tests durchführen und Modelle anpassen. Danach werden Ihnen Ihre Daten nichts mehr verheimlichen.