Título: Analysis of Messy Data, Volume III
Autor: George A. Milliken
Sinopse: Analysis of covariance is a very useful but often misunderstood methodology for analyzing data where important characteristics of the experimental units are measured but not included as factors in the design. Analysis of Messy Data, Volume 3: Analysis of Covariance takes the unique approach of treating the analysis of covariance problem by looking at a set of regression models, one for each of the treatments or treatment combinations. Using this strategy, analysts can use their knowledge of regression analysis and analysis of variance to help attack the problem. The authors describe the strategy for one- and two-way treatment structures with one and multiple covariates in a completely randomized design structure. They present new methods for comparing models and sets of parameters, including beta-hat models. They carefully investigate the effect of blocking, explore mixed models, and present a new methodology for using covariates to analyze data from nonreplicated experiments. Analysis of covariance provides an invaluable set of strategies for analyzing data. With its careful balance of theory and examples, Analysis of Messy Data: Volume 3 provides a unique and outstanding guide to the strategy's techniques, theory, and application.
Contexto da obra
Quando a classificação é mais ampla, o contexto do livro costuma depender ainda mais de autoria, tema e edição. “Analysis of Messy Data, Volume III”, de George A. Milliken, publicado pela editora Chapman and Hall/CRC, em 2001 e com 632 páginas, integra a categoria Livros Variados. Por isso, autoria, edição e tema acabam tendo ainda mais peso na forma de apresentar o livro.
Editora: Chapman and Hall/CRC
Páginas: 632
Ano: 2001
Edição:
Linguagem: en
ISBN: 158488083X
ISBN13: 9781584880837
Sobre a editora
Os livros da editora Chapman and Hall/CRC oferecem uma experiência de leitura focada em áreas técnicas e científicas, especialmente em estatística aplicada, programação para análise de dados e modelagem matemática. O catálogo privilegia obras que combinam rigor teórico com exemplos práticos, frequentemente envolvendo softwares como R, SAS, MATLAB e Python. A linguagem tende a ser didática e detalhada, adequada para leitores acadêmicos, pesquisadores e profissionais que buscam aprofundamento em temas como análise estatística, bioinformática, modelagem computacional e programação científica. Há títulos que exploram desde fundamentos conceituais até aplicações avançadas, com um equilíbrio entre explicações teóricas e exercícios práticos, o que sugere um público com interesse em aprendizado progressivo e aplicado.
