Dynamical Biostatistical Models

 
9781498729673: Dynamical Biostatistical Models
Présentation de l'éditeur :

Dynamical Biostatistical Models presents statistical models and methods for the analysis of longitudinal data. The book focuses on models for analyzing repeated measures of quantitative and qualitative variables and events history, including survival and multistate models. Most of the advanced methods, such as multistate and joint models, can be applied using SAS or R software.

The book describes advanced regression models that include the time dimension, such as mixed-effect models, survival models, multistate models, and joint models for repeated measures and time-to-event data. It also explores the possibility of unifying these models through a stochastic process point of view and introduces the dynamic approach to causal inference.

Drawing on much of their own extensive research, the authors use three main examples throughout the text to illustrate epidemiological questions and methodological issues. Readers will see how each method is applied to real data and how to interpret the results.

Biographie de l'auteur :

Daniel Commenges is emeritus research director at INSERM and founder of the Biostatistics Team at the University of Bordeaux. Dr. Commenges has published more than 200 papers and was editor of Biometrics and an associate editor of several other journals. His main research interests focus on statistical models in epidemiology and biology, applications of stochastic processes, statistical inference in dynamical models, and model selection.

Hélène Jacqmin-Gadda is research director at INSERM and head of the Biostatistics Team at the University of Bordeaux. Dr. Jacqmin-Gadda is a member of the International Biometrics Society and was an associate editor of Biometrics. Her research involves methods for analyzing longitudinal data and joint models in areas, including brain aging, HIV, and cancer.

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Daniel Commenges, Helene Jacqmin-Gadda
Edité par Taylor Francis Inc, United States (2015)
ISBN 10 : 1498729673 ISBN 13 : 9781498729673
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Description du livre Taylor Francis Inc, United States, 2015. Hardback. État : New. 235 x 156 mm. Language: English . Brand New Book. Dynamical Biostatistical Models presents statistical models and methods for the analysis of longitudinal data. The book focuses on models for analyzing repeated measures of quantitative and qualitative variables and events history, including survival and multistate models. Most of the advanced methods, such as multistate and joint models, can be applied using SAS or R software. The book describes advanced regression models that include the time dimension, such as mixed-effect models, survival models, multistate models, and joint models for repeated measures and time-to-event data. It also explores the possibility of unifying these models through a stochastic process point of view and introduces the dynamic approach to causal inference. Drawing on much of their own extensive research, the authors use three main examples throughout the text to illustrate epidemiological questions and methodological issues. Readers will see how each method is applied to real data and how to interpret the results. N° de réf. du libraire AA69781498729673

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Daniel Commenges
Edité par Taylor & Francis Inc 2015-11-09, Portland (2015)
ISBN 10 : 1498729673 ISBN 13 : 9781498729673
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Daniel Commenges, Helene Jacqmin-Gadda
Edité par Taylor Francis Inc, United States (2015)
ISBN 10 : 1498729673 ISBN 13 : 9781498729673
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Description du livre Taylor Francis Inc, United States, 2015. Hardback. État : New. 235 x 156 mm. Language: English . Brand New Book. Dynamical Biostatistical Models presents statistical models and methods for the analysis of longitudinal data. The book focuses on models for analyzing repeated measures of quantitative and qualitative variables and events history, including survival and multistate models. Most of the advanced methods, such as multistate and joint models, can be applied using SAS or R software. The book describes advanced regression models that include the time dimension, such as mixed-effect models, survival models, multistate models, and joint models for repeated measures and time-to-event data. It also explores the possibility of unifying these models through a stochastic process point of view and introduces the dynamic approach to causal inference. Drawing on much of their own extensive research, the authors use three main examples throughout the text to illustrate epidemiological questions and methodological issues. Readers will see how each method is applied to real data and how to interpret the results. N° de réf. du libraire AA69781498729673

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Jacqmin-Gadda, Helene, Commenges, Daniel
Edité par Chapman and Hall/CRC (2015)
ISBN 10 : 1498729673 ISBN 13 : 9781498729673
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Description du livre Chapman and Hall/CRC, 2015. Hardcover. État : New. BRAND NEW BOOK!! SHIPS WITHIN 24 HOURS! Tracking Provided. DHL processing & USPS delivery for an average of 3-5 Day Standard & 2-3 Day Expedited! FREE INSURANCE! Fast & Personal Support! Careful Packaging. No Hassle, Full Refund Return Policy!. N° de réf. du libraire mon0000502861

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COMMENGES, DANIEL; JACQMIN-GADDA, HELENE
Edité par Chapman and Hall/CRC (2015)
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Daniel Commenges; Helene Jacqmin-Gadda
ISBN 10 : 1498729673 ISBN 13 : 9781498729673
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Commenges, Daniel (Editor)/ Jacqmin-gadda, Helene (Editor)
Edité par Chapman & Hall (2015)
ISBN 10 : 1498729673 ISBN 13 : 9781498729673
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Description du livre Chapman & Hall, 2015. Hardcover. État : Brand New. 1st edition. 374 pages. 9.25x6.25x1.00 inches. In Stock. N° de réf. du libraire __1498729673

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Daniel Commenges; Helene Jacqmin-Gadda
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Commenges, Daniel; Jacqmin-Gadda, Helene
Edité par Chapman and Hall/CRC
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Daniel Commenges; Helene Jacqmin-Gadda
Edité par Chapman and Hall/CRC (2015)
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