Mixed Linear Models
Book 165 of 358: Wiley Series in Probability and StatisticsAI Khuri
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Add to basketUnlike other books on variance components, Statistical Tests for Mixed Linear Models continues beyond point estimation to cover hypothesis and data testing. By addressing these areas, the author presents practical applications of variance component models t.
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In recent years a breakthrough has occurred in our ability to draw inferences from exact and optimum tests of variance component models, generating much research activity that relies on linear models with mixed and random effects. This volume covers the most important research of the past decade as well as the latest developments in hypothesis testing. It compiles all currently available results in the area of exact and optimum tests for variance component models and offers the only comprehensive treatment for these models at an advanced level.
Statistical Tests for Mixed Linear Models:
Statistical Tests for Mixed Linear Models is an accessible reference for researchers in analysis of variance, experimental design, variance component analysis, and linear mixed models. It is also an important text for graduate students interested in mixed models.
Thomas Mathew and Bimal K. Sinha are Professors of Statistics at the University of Maryland. Professor Sinha is coauthor of Robustness of Statistical Tests.
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letzte Aktualisierung: 23.10.2019
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