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Les études dans lesquelles les mesures sont collectées à plusieurs reprises sur un même individu au fil du temps ont reçu beaucoup d'attention ces dernières années. Elles sont particulièrement populaires dans les applications biomédicales et de soins de santé, où les chercheurs s'intéressent à l'identification de l'influence du traitement sur le développement de la maladie. Cela est principalement dû à leur capacité à caractériser l'évolution de la variable de réponse dans le temps et les facteurs qui influent sur cette évolution. Les données longitudinales sont le processus de collecte…mehr

Produktbeschreibung
Les études dans lesquelles les mesures sont collectées à plusieurs reprises sur un même individu au fil du temps ont reçu beaucoup d'attention ces dernières années. Elles sont particulièrement populaires dans les applications biomédicales et de soins de santé, où les chercheurs s'intéressent à l'identification de l'influence du traitement sur le développement de la maladie. Cela est principalement dû à leur capacité à caractériser l'évolution de la variable de réponse dans le temps et les facteurs qui influent sur cette évolution. Les données longitudinales sont le processus de collecte d'observations d'échantillons provenant d'une population plus large sur une période donnée et l'étude longitudinale est l'étude dans laquelle les sujets sont suivis dans le temps pour voir leur progression et l'évolution de leur état. Cela signifie que, dans les études longitudinales, nous prenons des mesures répétées du même individu sur une période de temps donnée afin d'englober un changement détectable de leur maladie/statut de développement. En gardant les points ci-dessus à l'esprit, ce livre a été écrit sur la modélisation et l'analyse statistique des données longitudinales en sciences animales.
Autorenporträt
L'auteur du livre, le Dr. J. K. Chaudhary, travaille actuellement comme professeur assistant à la faculté des sciences vétérinaires et de l'élevage, à l'Université agricole centrale (CAU), Aizawl, Mizoram. Ses domaines de recherche sont la modélisation statistique, la prévision des maladies, l'analyse des données longitudinales, l'analyse des arbres de régression, l'apprentissage machine, etc.