Statistical Methods for Overdispersed Count Data provides a review of the most recent methods and models for such data, including a description of R functions and packages that allow their implementation. All methods are illustrated on datasets arising in the field of health economics. As several tools have been developed to tackle over-dispersed and zero-inflated data (such as adjustment methods and zero-inflated models), this book covers the topic in a comprehensive and interesting manner.

• Includes reading on several levels, including methodology and applications
• Presents the state-of-the-art on the most recent zero-inflated regression models
• Contains a single dataset that is used as a common thread for illustrating all methodologies
• Includes R code that allows the reader to apply methodologies

Le Score:

Vous aurez remarqué que la fiche de chaque livre contient un nombre baptisé SCORE.

De quoi s'agit-il?

Il s'agit d'une évaluation communautaire de chaque livre calculée sur une échelle de 0 à 100.

Cette évaluation repose sur une agrégation de diverses quantités qui reflètent la vie de chaque livre au sein de la communauté ScholarVox. Cette vie s'exprime en fréquence de lecture, nombre d'étagères publiques, privées, professorales dans lesquelles le livre est présent.

Un calcul "propriétaire" mélangeant ces quantités vous restitue sous la forme synthétique d'un Score l'intelligence collective incorporée dans chaque livre. Ce Score n'est pas une note scolaire, c'est bien plus un indicateur de l'aura collective du livre.

Car, pour paraphraser Robert Parker, expert ès-notation des vins, " ...there can never be any substitute for your own reading palate nor any better education than reading the book yourself."