Análisis de datos categóricos con R

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Título original:

Analysis of Categorical Data with R

Contenido del libro:

Analysis of Categorical Data with R, Second Edition presenta una exposición moderna del análisis de datos categóricos utilizando el entorno de software R. Abarca técnicas recientes de construcción y evaluación de modelos para variables de respuesta binarias, multicategoría y de recuento, y analiza aspectos fundamentales, como el odds ratio y la estimación de probabilidades. Los autores ofrecen consejos y directrices detallados sobre qué procedimientos utilizar y por qué utilizarlos.

La segunda edición es una actualización sustancial de la primera, basada en la experiencia de los autores en la enseñanza del libro durante casi una década. El libro está organizado como antes, pero con nuevo contenido en todo él, y hay dos nuevos temas sustanciales en el capítulo de temas avanzados: pruebas de grupos y splines. La informática se ha actualizado por completo, con el paquete «emmeans» ahora integrado en el libro. Los ejemplos también se han actualizado, en particular para incluir nuevos ejemplos basados en COVID-19, y hay más de 90 nuevos ejercicios en el libro. También se han actualizado el manual de soluciones y los vídeos didácticos.

Características: No requiere experiencia previa con R, y ofrece una introducción a las características y funciones esenciales de R Incluye numerosos ejemplos de medicina, psicología, deportes, ecología y muchas otras áreas Integra un extenso código y salida de R Demuestra gráficamente muchas de las características y propiedades de varios métodos de análisis Ofrece un número considerable de ejercicios en todos los capítulos, lo que permite su uso como texto de curso o para el autoaprendizaje.

*Se complementa con un sitio web con conjuntos de datos, código y vídeos didácticos

Analysis of Categorical Data with R, Second Edition está diseñado principalmente para un curso sobre análisis de datos categóricos impartido a nivel avanzado de grado o posgrado. Este curso podría impartirse en un departamento de estadística o bioestadística, o en un departamento de matemáticas, psicología, ciencias sociales, ecología u otra disciplina cuantitativa. También podría ser utilizado por un autodidacta y constituiría una referencia ideal para un investigador de cualquier disciplina en la que surjan datos categóricos.