From Independence to Feedback
This book presents a staged, pedagogically driven framework for modeling dependence in longitudinal binary data, integrating modern AI-assisted computational workflows throughout the analysis. Rather than treating correlation, hierarchy, and endogeneity as technical afterthoughts, the book positi... Lue lisää
This book presents a staged, pedagogically driven framework for modeling dependence in longitudinal binary data, integrating modern AI-assisted computational workflows throughout the analysis. Rather than treating correlation, hierarchy, and endogeneity as technical afterthoughts, the book positi... Lue lisää
-
Tuotekuvaus
This book presents a staged, pedagogically driven framework for modeling dependence in longitudinal binary data, integrating modern AI-assisted computational workflows throughout the analysis. Rather than treating correlation, hierarchy, and endogeneity as technical afterthoughts, the book positions dependence as the central structural feature of longitudinal data. The text develops a six-stage modeling progression:1. Pooled logistic regression (independence)2. Clustered standard errors and generalized estimating equations (GEE) (correlation)3. Two-stage feedback models (endogeneity)4. Joint hierarchical models (correlation + feedback + hierarchy)5. Bayesian joint hierarchical models (full uncertainty propagation)6. Integrative synthesis and model comparison. A defining feature of the book is its simulation-first pedagogy. Each modeling stage is motivated through controlled simulation studies that allow readers to observe bias, RMSE, coverage failures, and inferential distortions before introducing more advanced methods. The framework is then applied to a real longitudinal health dataset from the Philippines IFPRI Child Health and Nutrition Survey, demonstrating how modeling decisions materially affect scientific conclusionsThe book’s primary contributions are:• A unified framework linking independence, correlation, feedback, hierarchy, and Bayesian inference;• Clear treatment of endogenous covariates and dynamic feedback in binary longitudinal data;• Practical guidance for hierarchical and Bayesian modeling, including multiple membership structures;• Responsible AI-assisted analysis through prompt-based code generation, reproducible workflows, and verification of AI-generated results. -
Tuotetiedot
- Kustantaja / Valmistaja Springer Nature Switzerland AG
- ISBN 9783032339270
- Tuotekoodi 9783032339270
- Alanimike A Staged Framework for Modeling Dependence in Longitudinal Data
- Kirjoittajat Jeffrey R. Wilson; Lori P. Selby; Niloofar Ramezani
- Sarja ICSA Book Series in Statistics
- Kieli Englanti
- Thema-luokitus Bayesiläinen tilastotiede; Koneoppiminen
- Ilmestymispäivä 01.10.2026
- Vuosi 2026
- Tuoteryhmä Ulk tiede, luonto
- Tuotepääryhmä Ulkomaiset tietokirjat
- Tuotelinja Kirjat
- Sivumäärä 379
- Pituus (mm) 235
- Leveys (mm) 155
- Tuotemuoto Kovakantinen
- Tuoteturvallisuusyhteystiedot Springer Nature Customer Service Center GmbH, ProductSafety@springernature.com, Europaplatz 3,69115 Heidelberg, Germany, 69115, Heidelberg
- ALV 13,5%
Tämä tuote kuuluu tuoteryhmiin
Tuotearvostelut Suomalainen.comissa
Tutustu tuotearvostelujen käytäntöihin ja ehtoihin ennen kuin jätät arvostelun.
Suomalainen.com -verkkokaupassa on mahdollista jättää tuotearvosteluja siellä myynnissä olevista tuotteista. Tuotearvosteluja voivat jättää sekä tuotetta Suomalaisesta Kirjakaupasta ostaneet asiakkaat että muut sivuston käyttäjät. Arvostelijan nimimerkin jälkeinen teksti kertoo, onko kyseessä vahvistettu ostaja vai muu asiakas/sivuston käyttäjä.
-
Vahvistettu ostaja - Kyseinen arvostelu on jätetty käyttämällä tuotteen ostajalle lähetettyä sähköpostilinkkiä. Kyseessä on siis vahvistettu ostaja eli arvostelun jättänyt henkilö on ostanut todennetusti kyseisen tuotteen.
-
Vahvistettu suosittelija - Kyseinen arvostelu on jätetty suomalainen.com -verkkosivustolla. Arvostelijan sähköpostiosoite on vahvistettu, jotta on voitu varmistua siitä, että arvostelun on jättänyt oikea henkilö. Suomalainen.com ei kuitenkaan ole vahvistanut, että kyseinen henkilö on ostanut tuotteen.
- Ei tekstiä nimimerkin jälkeen - Kyseinen arvostelu on jätetty suomalainen.com -verkkosivustolla, mutta arvostelun jättäjän sähköpostiosoitetta ei ole vahvistettu.
Tuotearvostelussa pakollisia tietoja ovat tuotteen pistemäärä (tähdet), otsikko sekä arvosteluteksti. Jos jätät arvostelun sinulle lähetetyn sähköpostilinkin kautta, arvostelu julkaistaan käyttämällä etunimeäsi sekä sukunimen ensimmäistä kirjainta.
Jos jätät arvostelun sivustollamme, voit käyttää arvostelussa myös nimimerkkiä. Arvostelun jättämisen yhteydessä sinulta kysytään sähköpostiosoitetta, jonka avulla vahvistamme, että arvostelun on lähettänyt oikea henkilö, eikä esimerkiksi robotti. Tuotearvostelujen palveluntarjoajana toimii Yotpo. Katso Yotpon tietosuojaseloste.
Arvostelut julkaistaan tuotteen kohdalla automaattisesti ja ne tulevat esiin viiveellä. Suomalainen.com pidättää kuitenkin oikeuden poistaa kommentit, jotka sisältävät epäasiallista, herjaavaa tai halventavaa kieltä, vihapuhetta tai ovat muuten hyvän tavan vastaisia, tai joissa markkinoidaan muiden toimijoiden sivustoja tai tuotteita.
Jättämällä arvostelun annat Suomalaiselle Kirjakaupalle oikeuden käyttää kyseisiä arvosteluja omassa markkinoinnissaan (sekä painettu että digitaalinen) ilman erillistä korvausta. Arvosteluja käytetään myös analysointiin ja markkinoinnin kehittämiseen.
Tuotearvostelun jättäneiden kesken arvotaan säännöllisin väliajoin tuotepalkintoja. Tutustu arvonnan sääntöihin täällä.
Mikäli haluat poistaa jättämäsi tuotearvostelun verkkokaupastamme, pyyntö tästä tulee ohjata asiakaspalveluumme: asiakaspalvelu@suomalainen.com.
Tuotearvostelut eivät ole tarkoitettu asiakasreklamaatioiden tai tilauskyselyjen tekemiseen. Reklamaatiotapauksissa pyydämme ottamaan yhteyttä asiakaspalveluumme: asiakaspalvelu@suomalainen.com.
Jättämällä arvostelun suomalainen.com -verkkokauppaan hyväksyt yllämainitut käytännöt ja ehdot.
Lue lisää tuotearvosteluista.
