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Likelihoodbasierte marginale Regressionsmodelle für korrelierte kategoriale Daten | Buchdetails & ISBN

06.09.2026

Lesedauer: 3 min

Likelihoodbasierte marginale Regressionsmodelle für korrelierte kategoriale Daten von Christian Heumann im Überblick mit Inhalt, Buchdaten und Einordnung. Öffne die Seite für einen schnellen Faktencheck zum Buch.

Likelihoodbasierte marginale Regressionsmodelle für korrelierte kategoriale Daten | Buchdetails & ISBN

Likelihoodbasierte marginale Regressionsmodelle für korrelierte kategoriale Daten | Buchdetails & ISBN

Likelihoodbasierte marginale Regressionsmodelle für korrelierte kategoriale Daten - Buchbeschreibung, Ausstattung und ISBN

Likelihoodbasierte marginale Regressionsmodelle für korrelierte kategoriale Daten ist ein Werk von Christian Heumann, das innerhalb der Kategorie Sachbuch eingeordnet wird und bereits durch seine klare thematische Ausrichtung überzeugt. Bibliografisch ist Likelihoodbasierte marginale Regressionsmodelle für korrelierte kategoriale Daten mit dem Erscheinungsdatum 1998, dem Verlag P. Lang und dem Ort Frankfurt am Main erfasst.

Was diese Ausgabe besonders interessant macht

Durch die Zuordnung zur Kategorie Sachbuch wird Likelihoodbasierte marginale Regressionsmodelle für korrelierte kategoriale Daten auch für thematische Recherchen besonders relevant. Die Ausgabe ist in Deutsch verfügbar und damit gezielt für Leserinnen und Leser mit entsprechender Sprachpräferenz interessant. Für alle, die Bücher von Christian Heumann recherchieren oder vergleichen, ist Likelihoodbasierte marginale Regressionsmodelle für korrelierte kategoriale Daten eine relevante Ausgabe. Mit P. Lang in Frankfurt am Main ist die verlegerische Zuordnung der Ausgabe klar nachvollziehbar. Das hinterlegte Publikationsdatum 1998 unterstützt dabei, Likelihoodbasierte marginale Regressionsmodelle für korrelierte kategoriale Daten zeitlich korrekt zu klassifizieren.

Inhalte, Themen und Relevanz

Die vorhandenen Tags verdichten die inhaltliche Einordnung des Buches zusätzlich: Statistics, Regression analysis

ISBN, Revision und weitere Referenzdaten

Für weiterführende bibliografische Verknüpfungen sind die Kennungen OL2232477W und OL471011M besonders hilfreich. Durch die Kombination aus P. Lang, Frankfurt am Main und 1998 lässt sich die Ausgabe sauber verorten.

Wichtige Buchdaten im Überblick

  1. Externe Editionsreferenzen: OL471011M
  2. Publiziert bei: P. Lang
  3. Titel: Likelihoodbasierte marginale Regressionsmodelle für korrelierte kategoriale Daten
  4. Umfang: 180 Seiten
  5. Thematische Hauptkategorie: Sachbuch
  6. Open-Library-Work-ID: OL2232477W
  7. Verfasst von: Christian Heumann
  8. Sprache: Deutsch
  9. Erscheinungsdatum: 1998
  10. Thematische Tags: Statistics, Regression analysis
  11. Ort der Veröffentlichung: Frankfurt am Main
  12. Internationale Standardbuchnummer (ISBN-10): 3631326718

Warum sich Likelihoodbasierte marginale Regressionsmodelle für korrelierte kategoriale Daten gut einordnen lässt

Durch die Kombination aus Titel, Autorenschaft, Kategorie und Schlagwörtern - also Likelihoodbasierte marginale Regressionsmodelle für korrelierte kategoriale Daten, Christian Heumann, Sachbuch und Statistics, Regression analysis - ist der Datensatz sowohl für Suchmaschinen als auch für Nutzerinnen und Nutzer sehr gut interpretierbar.

Wichtige Fragen zu Inhalt und Ausgabe

Welche Sprache und Schlagwörter sind hinterlegt?

Verzeichnet sind die Sprache Deutsch sowie die Tags Statistics, Regression analysis, die die thematische Zuordnung erleichtern.

Welche Verlagsangaben sind vorhanden?

Hinterlegt sind das Erscheinungsdatum 1998, der Verlag P. Lang und der Verlagsort Frankfurt am Main.

Wofür sind die Open-Library-IDs hilfreich?

Mit OL2232477W und OL471011M lässt sich das Werk auch in externen bibliografischen Zusammenhängen besser verknüpfen.

Wie lässt sich Likelihoodbasierte marginale Regressionsmodelle für korrelierte kategoriale Daten thematisch einordnen?

Die Ausgabe wird dem Bereich Sachbuch zugeordnet und ist damit für thematisch fokussierte Recherchen gut geeignet.

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