The Statistical Analysis Of Doubly-Truncated Data является незаменимой книгой для статистиков с опытом, биостатистиков, математиков, специалистов по выживанию и эпидемиологии, а также практикующего в медицинских науках.
В книге представлена подробная информация о методах анализа данных с двойной обрезкой. Квалифицированные авторы рассказывают о статистике, на которой можно основывать эти методы. Кроме того, вы можете использовать реальный пример данных, полученный из астрономии, инженерии и биомедицинских наук, чтобы продемонстрировать практику применения теории.
Рс код приводится
В данной книге авторы всесторонне рассматривают статистические методы, используемые для анализа перекрывающихся (последовательных) данных (doubly truncated data). Книга адресована экспертам в области статистики, желающим ознакомиться с существующими методами, используемыми для работы с случайными ограниченными данными, с акцентом на сложные аспекты случайной двойной выборки. Авторы детально представляют данные, ограниченные по нескольким условиям (lj) и затем переходят к обсуждению последних разработок в этой области. Примеры, представленные в книге, снабжены кодами на языке R вместе с реальными данными из астрономии, техники и биомедицинских наук, чтобы проиллюстрировать и подчеркнуть методы. Также приводятся линейные модели регрессии для данных, ограниченно законтролированных данными lj, и главные характеристики охвата (bandwidth) в производительности методов типа kernel. Проводятся исследование главным образом непараметрических и полупараметрический вариантов оценки, не забывая о реальных данных. Дополнительно к этому, книгаоферсит:• полное представление о существующих методах, которые работают со случайными данными lj; • детальное плагина методы линейной регресии для перекрывающихся данных lj; • практическое исследование влияния охвата в производительности способов типа kernel и главных характеристик выбора охвата; и • подробное освещение непараметрической и полупараметрический вариантов оценки. Эта книга будет превосходным дополнением в библиотеки биостатистиков, медиков, исследователей и аспирантов, кто изучает статистику выживания.
Электронная Книга «The Statistical Analysis of Doubly Truncated Data» написана автором Prof Jacobo de Uña-Álvarez в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9781119500476
Описание книги от Prof Jacobo de Uña-Álvarez
A thorough treatment of the statistical methods used to analyze doubly truncated data In The Statistical Analysis of Doubly Truncated Data, an expert team of statisticians delivers an up-to-date review of existing methods used to deal with randomly truncated data, with a focus on the challenging problem of random double truncation. The authors comprehensively introduce doubly truncated data before moving on to discussions of the latest developments in the field. The book offers readers examples with R code along with real data from astronomy, engineering, and the biomedical sciences to illustrate and highlight the methods described within. Linear regression models for doubly truncated responses are provided and the influence of the bandwidth in the performance of kernel-type estimators, as well as guidelines for the selection of the smoothing parameter, are explored. Fully nonparametric and semiparametric estimators are explored and illustrated with real data. R code for reproducing the data examples is also provided. The book also offers: A thorough introduction to the existing methods that deal with randomly truncated data Comprehensive explorations of linear regression models for doubly truncated responses Practical discussions of the influence of bandwidth in the performance of kernel-type estimators and guidelines for the selection of the smoothing parameter In-depth examinations of nonparametric and semiparametric estimators Perfect for statistical professionals with some background in mathematical statistics, biostatisticians, and mathematicians with an interest in survival analysis and epidemiology, The Statistical Analysis of Doubly Truncated Data is also an invaluable addition to the libraries of biomedical scientists and practitioners, as well as postgraduate students studying survival analysis.
