Muutke küpsiste eelistusi

E-raamat: Statistical Methodology in the Pharmaceutical Sciences

Teised raamatud teemal:
  • Formaat - PDF+DRM
  • Hind: 80,59 €*
  • * hind on lõplik, st. muud allahindlused enam ei rakendu
  • Lisa ostukorvi
  • Lisa soovinimekirja
  • See e-raamat on mõeldud ainult isiklikuks kasutamiseks. E-raamatuid ei saa tagastada.
Teised raamatud teemal:

DRM piirangud

  • Kopeerimine (copy/paste):

    ei ole lubatud

  • Printimine:

    ei ole lubatud

  • Kasutamine:

    Digitaalõiguste kaitse (DRM)
    Kirjastus on väljastanud selle e-raamatu krüpteeritud kujul, mis tähendab, et selle lugemiseks peate installeerima spetsiaalse tarkvara. Samuti peate looma endale  Adobe ID Rohkem infot siin. E-raamatut saab lugeda 1 kasutaja ning alla laadida kuni 6'de seadmesse (kõik autoriseeritud sama Adobe ID-ga).

    Vajalik tarkvara
    Mobiilsetes seadmetes (telefon või tahvelarvuti) lugemiseks peate installeerima selle tasuta rakenduse: PocketBook Reader (iOS / Android)

    PC või Mac seadmes lugemiseks peate installima Adobe Digital Editionsi (Seeon tasuta rakendus spetsiaalselt e-raamatute lugemiseks. Seda ei tohi segamini ajada Adober Reader'iga, mis tõenäoliselt on juba teie arvutisse installeeritud )

    Seda e-raamatut ei saa lugeda Amazon Kindle's. 

A state-of-the-art handbook of statistical analysis for use in the pharmaceutical industry. Areas covered in this reference/text include: bioavailability, repeated-measures designs, dose-response, population models, multicenter trials, handling dropouts, survival analysis, robust data analysis, categorical analysis, Bayesian meta-analysis, and post marketing surveillance. Annotation copyright Book News, Inc. Portland, Or.

A state-of-the-art handbook of statistical analysis for use in the pharmaceutical industry. Areas covered in this reference/text include: bioavailability, repeated-measures designs, dose-response, population models, multicenter trials, handling dropouts, survival analysis, robust data analysis, cate

Preface Contributors.
1. Basic Principles in Designing and Analyzing Clinical Studies.
2. Bioavailability: Designs and Analysis.
3. Analysis of Repeated-Measures Designs.
4. Dose-Response: Relating Doses and Plasma Levels to Efficacy and Adverse Experiences.
5. Population Models.
6. Linear and Nonlinear Regression.
7. Design and Analysis of Multicenter Trials.
8. Crossover Versus Parallel Designs.
9. Handling Dropouts and Related Issues.
10. Group Sequential Methods in Clinical Trials.
11. Survival Analysis.
12. Robust Data Analysis.
13. Categorical Data Analysis.
14. Causality Assessment for Adverse Drug Reactions.
15. Bayesian Metaanalysis.
16. Inferential Problems in Postmarketing Surveillance. Index

Berry, D. A.