Эта уникальная книга представляет новаторскую методологию статистических потоковых графов для анализа данных о времени до наступления события. Она наглядно показывает, как это инновационное направление может быть использовано для анализа данных из полумарковских процессов без предварительных знаний о стохастических процессах. Это открывает двери для интересных применений в анализе выживаемости и надежности, а также в стохастических процессах. В отличие от других книг по многосостоянийным данным о времени до наступления события, эта работа делает акцент на надежности, а не только на биостатистике, иллюстрируя каждый метод медицинскими и инженерными примерами. Она показывает, как потоковые графы объединяют прикладные вероятностные методы с анализом данных и статистическими методами для ответа на вопросы практического интереса. Подчеркиваются байесовские методы анализа данных. Охват включает: ясные инструкции по моделированию многосостоянийных данных о времени до наступления события с использованием потоковых графовых моделей; акцент на вычислениях, реальных данных и байесовских методах для решения проблем; реальные примеры для анализа данных из стохастических процессов; использование потоковых графов для анализа сложных стохастических сетей; упражнения для закрепления практического подхода этого тома. Книга "Потоковые графы для многосостоянийных данных о времени до наступления события" является незаменимым ресурсом/справочником для исследователей в области биостатистики/анализа выживаемости, системотехники и в областях, использующих стохастические процессы, включая антропологию, биологию, психологию, информатику и технику.
Эта книга предлагает уникальный практичный подход к использованию теории статистических потоков для анализа временных данных в заданный момент или до наступления события. Она явно показывает, как новая методика может использоваться для анализа данных из полумарковских процессов без предварительного знания стохастических процессов - открывая путь к интересным применениям в анализе смертности и надежности, а также в стохастических процессах. В отличие от других книг по многопофазным временным данным, этот труд обращает особое внимание на надежность, а не только на статистику, используя медицинские и инженерные примеры для иллюстрации каждого метода. Он показывает, каким образом диаграммы потоков объединяют методы прикладной вероятности и комбинируют их со анализом данных и статистическими методами для решения практических задач. Проявляется акцентирование на методах применения байесовских подходов в анализе данных.
Электронная Книга «Flowgraph Models for Multistate Time-to-Event Data» написана автором Группа авторов в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9780471686538
Описание книги от Группа авторов
A unique introduction to the innovative methodology of statistical flowgraphs This book offers a practical, application-based approach to flowgraph models for time-to-event data. It clearly shows how this innovative new methodology can be used to analyze data from semi-Markov processes without prior knowledge of stochastic processes–opening the door to interesting applications in survival analysis and reliability as well as stochastic processes. Unlike other books on multistate time-to-event data, this work emphasizes reliability and not just biostatistics, illustrating each method with medical and engineering examples. It demonstrates how flowgraphs bring together applied probability techniques and combine them with data analysis and statistical methods to answer questions of practical interest. Bayesian methods of data analysis are emphasized. Coverage includes: * Clear instructions on how to model multistate time-to-event data using flowgraph models * An emphasis on computation, real data, and Bayesian methods for problem solving * Real-world examples for analyzing data from stochastic processes * The use of flowgraph models to analyze complex stochastic networks * Exercise sets to reinforce the practical approach of this volume Flowgraph Models for Multistate Time-to-Event Data is an invaluable resource/reference for researchers in biostatistics/survival analysis, systems engineering, and in fields that use stochastic processes, including anthropology, biology, psychology, computer science, and engineering.
