Here, readers can find basic inform

Here, readers can find basic information and
illustrations of lowess, robust, quantile, nonlinear, logit, ordered logit, multinomial logit or
Poisson regression; apply new methods for structural equation modeling or multiple imputation
of missing values; fit survival-time and event-count models; construct and use composite
variables from factor analysis or principal components; divide observations into empirical types
or clusters; analyze simple or multiple time series; and fit multilevel or mixed-effects models.

Kết quả (Việt) 1:

Ở đây, độc giả có thể tìm thấy thông tin cơ bản vàminh họa của lowess, mạnh mẽ, quantile, phi tuyến, hàm lôgit, ra lệnh cho hàm lôgit, hàm lôgit multinomial hoặcHồi qui Poisson; áp dụng các phương pháp mới cho mô hình cấu trúc phương trình hoặc nhiều imputationthiếu giá trị; phù hợp với mô hình tồn tại-thời gian và sự kiện-đếm; xây dựng và sử dụng hỗn hợpbiến từ yếu tố phân tích hoặc các thành phần chính; phân chia quan sát thành thực nghiệm loạihoặc cụm; phân tích đơn giản hoặc nhiều chuỗi thời gian; và phù hợp với đa hoặc hỗn hợp tác dụng mô hình.

Kết quả (Việt) 2:

Tại đây, độc giả có thể tìm thấy thông tin cơ bản và
hình ảnh minh họa của lowess, mạnh mẽ, quantile, phi tuyến, logit, logit ra lệnh, logit đa hoặc
hồi quy Poisson; áp dụng phương pháp mới cho mô hình phương trình cấu trúc hoặc nhiều khoản tính
của giá trị bị mất; phù hợp với sự sống còn thời gian và mô hình sự kiện-count; xây dựng và sử dụng tổng hợp
các biến từ phân tích nhân tố hoặc thành phần chủ yếu; chia thành các loại quan sát thực nghiệm
hoặc cụm; phân tích đơn giản hoặc loạt nhiều thời gian; và phù hợp với mô hình đa cấp hoặc hỗn hợp các hiệu ứng.