Pseudo Maximum Likelihood Methode und Generalised Estimating Equations zur Analyse korrelierter Daten | Buch im Überblick: Inhalt und Details
19.09.2026
Lesedauer: 3 min
Schneller Überblick zu Pseudo Maximum Likelihood Methode und Generalised Estimating Equations zur Analyse korrelierter Daten von Andreas Ziegler mit den wichtigsten Buchangaben. Ideal, um Relevanz, Ausgabe und Details schnell zu prüfen.
Pseudo Maximum Likelihood Methode und Generalised Estimating Equations zur Analyse korrelierter Daten | Buch im Überblick: Inhalt und Details
Pseudo Maximum Likelihood Methode und Generalised Estimating Equations zur Analyse korrelierter Daten im Überblick
Pseudo Maximum Likelihood Methode und Generalised Estimating Equations zur Analyse korrelierter Daten gehört zur Kategorie Sachbuch und stammt von Andreas Ziegler - eine Kombination, die den Titel sowohl fachlich als auch bibliografisch interessant macht. Bibliografisch ist Pseudo Maximum Likelihood Methode und Generalised Estimating Equations zur Analyse korrelierter Daten mit dem Erscheinungsdatum 1999, dem Verlag P. Lang und dem Ort Frankfurt am Main erfasst.
Einordnung nach Autor, Thema und Ausgabe
Die Ausgabe ist in Deutsch verfügbar und damit gezielt für Leserinnen und Leser mit entsprechender Sprachpräferenz interessant. Für Recherchen nach Veröffentlichungszeitraum ist Pseudo Maximum Likelihood Methode und Generalised Estimating Equations zur Analyse korrelierter Daten mit dem Datum 1999 eindeutig zuordenbar. Im Kontext des Gesamtwerks von Andreas Ziegler lässt sich Pseudo Maximum Likelihood Methode und Generalised Estimating Equations zur Analyse korrelierter Daten gezielt bibliografisch und thematisch einordnen. Innerhalb von Sachbuch bietet Pseudo Maximum Likelihood Methode und Generalised Estimating Equations zur Analyse korrelierter Daten eine klar erkennbare thematische Zuordnung. Die Angaben zu P. Lang und Frankfurt am Main stärken die bibliografische Präzision des Eintrags.
Worum geht es in Pseudo Maximum Likelihood Methode und Generalised Estimating Equations zur Analyse korrelierter Daten?
Für die thematische Suche und semantische Zuordnung sind insbesondere diese Tags relevant: Regression analysis, Estimation theory, Generalized estimating equations
Edition und bibliografische Einordnung
Durch die Kombination aus P. Lang, Frankfurt am Main und 1999 lässt sich die Ausgabe sauber verorten. Auch externe Referenzen sind vorhanden: Die Work-ID lautet OL715019W, die zugehörigen Editions-IDs sind OL85012M.
Buchtitel: Pseudo Maximum Likelihood Methode und Generalised Estimating Equations zur Analyse korrelierter Daten
Primäre Kategorie: Sachbuch
Warum sich Pseudo Maximum Likelihood Methode und Generalised Estimating Equations zur Analyse korrelierter Daten gut einordnen lässt
Pseudo Maximum Likelihood Methode und Generalised Estimating Equations zur Analyse korrelierter Daten profitiert für die Auffindbarkeit besonders von der Verbindung zwischen Andreas Ziegler, Sachbuch und den Tags Regression analysis, Estimation theory, Generalized estimating equations, weil dadurch eine starke semantische Einordnung entsteht.
Fragen und Antworten rund um diese Ausgabe
Welche Sprache und Schlagwörter sind hinterlegt?
Verzeichnet sind die Sprache Deutsch sowie die Tags Regression analysis, Estimation theory, Generalized estimating equations, die die thematische Zuordnung erleichtern.
Wofür sind die Open-Library-IDs hilfreich?
Mit OL715019W und OL85012M lässt sich das Werk auch in externen bibliografischen Zusammenhängen besser verknüpfen.
Wann und wo wurde die Ausgabe veröffentlicht?
Die Ausgabe erschien am 1999 bei P. Lang und ist dem Veröffentlichungsort Frankfurt am Main zugeordnet.
Wer sollte sich für Pseudo Maximum Likelihood Methode und Generalised Estimating Equations zur Analyse korrelierter Daten interessieren?
Besonders relevant ist Pseudo Maximum Likelihood Methode und Generalised Estimating Equations zur Analyse korrelierter Daten für Leserinnen und Leser, die nach Literatur aus dem Bereich Sachbuch suchen oder gezielt Veröffentlichungen von Andreas Ziegler betrachten möchten.
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