Bioestadistica basica y avanzada con R

Este no es un libro para aprender Bioestadística, ni es un libro para aprender R. Esta obra trata de cómo aplicar métodos bioestadísticos con el entorno R a problemas reales de práctica clínica, o a resolver objetivos de investigación en Ciencias de la Salud. Con numerosos ejemplos prácticos, el au...

Descripción completa

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Quesada Rico, José Antonio (Autor)
Formato: Libro
Lenguaje:Español
Publicado: Madrid : Diaz de Santos, 2025.
Edición:1a edición
Materias:
ESTADÍSTICA
MODELOS LINEALES
LENGUAJES DE PROGRAMACIÓN > Bioestadística > Salud
Aporte de:Registro referencial: Solicitar el recurso aquí
Biblioteca M. Cervantes (UNAHUR) de Universidad Nacional de Hurlingham
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505 |t Bioestadística básica.  |a Análisis descriptivo.-- Análisis bivariante.-- Análisis multivariante.--   |t Bioestadística avanzada.  |a Modelos lineales generalizados(GLM).-- Modelos lineales generalizados mixtos (GLMM).-- Modelos aditivos generalizados (GAM).-- Modelos aditivos generalizados mixtos (GAMM).-- Análisis de supervivencia dependiente del Tiempo:; Modelos de Cox-Aalen.-- Predicción del tiempo de supervivencia.-- Modelos Explicativos y Predictivos: Validación interna 
520 |a  Este no es un libro para aprender Bioestadística, ni es un libro para aprender R. Esta obra trata de cómo aplicar métodos bioestadísticos con el entorno R a problemas reales de práctica clínica, o a resolver objetivos de investigación en Ciencias de la Salud. Con numerosos ejemplos prácticos, el autor muestra soluciones de código con R sobre los principales métodos estadísticos aplicados a la Biomedicina. El texto contiene una primera parte de Bioestadística Básica, donde muestra el código con los métodos básicos de la estadística bivariante y multivariante. La segunda parte, Bioestadística Avanzada, aplica modelos multivariantes lineales generalizados, modelos mixtos, aditivos y análisis de supervivencia. 
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