📦Darmowa dostawa od 69 zł - do Żabki oraz automatów i punktów DPD! Przy mniejszych zamówieniach zapłacisz jedynie 4,99 zł!🚚
Darmowa dostawa od 69,00 zł
Advanced Survival Models - Catherine Legrand

Advanced Survival Models - Catherine Legrand

Survival data analysis is a very broad field of statistics, encompassing a large variety of methods used in a wide range of applications, and in particular in medical research. During the last twenty years, several extensions of "classical" survival models have been developed to address particular situations often encountered in practice. This book aims to gather in a single reference the most commonly used extensions, such as frailty models (in case of unobserved heterogeneity or clustered data), cure models (when a fraction of the population will not experience the event of interest), competing risk models (in case of different types of event), and joint survival models for a time-to-event endpoint and a longitudinal outcome.

Features

  • Presents state-of-the art approaches for different advanced survival models including frailty models, cure models, competing risk models and joint models for a longitudinal and a survival outcome
  • Uses consistent notation throughout the book for the different techniques presented
  • Explains in which situation each of these models should be used, and how they are linked to specific research questions
  • Focuses on the understanding of the models, their implementation, and their interpretation, with an appropriate level of methodological development for masters students and applied statisticians
  • Provides references to existing R packages and SAS procedure or macros, and illustrates the use of the main ones on real datasets

This book is primarily aimed at applied statisticians and graduate students of statistics and biostatistics. It can also serve as an introductory reference for methodological researchers interested in the main extensions of classical survival analysis.



EAN: 9780367715366
Symbol
961GVR03527KS
Rok wydania
2022
Strony
362
Oprawa
Miekka
Format
15.6x23.4cm
Język
angielski
Więcej szczegółów
Bez ryzyka
14 dni na łatwy zwrot
Szeroki asortyment
ponad milion pozycji
Niskie ceny i rabaty
nawet do 50% każdego dnia
329,73 zł
/ szt.
Najniższa cena z 30 dni przed obniżką: / szt.
Cena regularna: / szt.
Możesz kupić także poprzez:
Do darmowej dostawy brakuje69,00 zł
Najtańsza dostawa 0,00 złWięcej
14 dni na łatwy zwrot
Bezpieczne zakupy
Kup teraz i zapłać za 30 dni jeżeli nie zwrócisz
Kup teraz, zapłać później - 4 kroki
Przy wyborze formy płatności, wybierz PayPo.PayPo - kup teraz, zapłać za 30 dni
PayPo opłaci twój rachunek w sklepie.
Na stronie PayPo sprawdź swoje dane i podaj pesel.
Po otrzymaniu zakupów decydujesz co ci pasuje, a co nie. Możesz zwrócić część albo całość zamówienia - wtedy zmniejszy się też kwota do zapłaty PayPo.
W ciągu 30 dni od zakupu płacisz PayPo za swoje zakupy bez żadnych dodatkowych kosztów. Jeśli chcesz, rozkładasz swoją płatność na raty.
Ten produkt nie jest dostępny w sklepie stacjonarnym
Symbol
961GVR03527KS
Kod producenta
9780367715366
Rok wydania
2022
Strony
362
Oprawa
Miekka
Format
15.6x23.4cm
Język
angielski
Autorzy
Catherine Legrand

Survival data analysis is a very broad field of statistics, encompassing a large variety of methods used in a wide range of applications, and in particular in medical research. During the last twenty years, several extensions of "classical" survival models have been developed to address particular situations often encountered in practice. This book aims to gather in a single reference the most commonly used extensions, such as frailty models (in case of unobserved heterogeneity or clustered data), cure models (when a fraction of the population will not experience the event of interest), competing risk models (in case of different types of event), and joint survival models for a time-to-event endpoint and a longitudinal outcome.

Features

  • Presents state-of-the art approaches for different advanced survival models including frailty models, cure models, competing risk models and joint models for a longitudinal and a survival outcome
  • Uses consistent notation throughout the book for the different techniques presented
  • Explains in which situation each of these models should be used, and how they are linked to specific research questions
  • Focuses on the understanding of the models, their implementation, and their interpretation, with an appropriate level of methodological development for masters students and applied statisticians
  • Provides references to existing R packages and SAS procedure or macros, and illustrates the use of the main ones on real datasets

This book is primarily aimed at applied statisticians and graduate students of statistics and biostatistics. It can also serve as an introductory reference for methodological researchers interested in the main extensions of classical survival analysis.



EAN: 9780367715366
Potrzebujesz pomocy? Masz pytania?Zadaj pytanie a my odpowiemy niezwłocznie, najciekawsze pytania i odpowiedzi publikując dla innych.
Zapytaj o produkt
Jeżeli powyższy opis jest dla Ciebie niewystarczający, prześlij nam swoje pytanie odnośnie tego produktu. Postaramy się odpowiedzieć tak szybko jak tylko będzie to możliwe. Dane są przetwarzane zgodnie z polityką prywatności. Przesyłając je, akceptujesz jej postanowienia.
Napisz swoją opinię
Twoja ocena:
5/5
Dodaj własne zdjęcie produktu:
Prawdziwe opinie klientów
4.8 / 5.0 13751 opinii
pixel