Survival and Event History Analysis : A Process Point of View
Langue : anglais
Edité par Springer, 2010
- Livre broché
- Neuf
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - The aim of this book is to bridge the gap between standard textbook models and a range of models where the dynamic structure of the data manifests itself fully. The common denominator of such models is stochastic processes. The authors show how counting processes, martingales, and stochastic integrals fit very nicely with censored data. Beginning with standard analyses such as Kaplan-Meier plots and Cox regression, the presentation progresses to the additive hazard model and recurrent event data. Stochastic processes are also used as natural models for individual frailty; they allow sensible interpretations of a number of surprising artifacts seen in population data.The stochastic process framework is naturally connected to causality. The authors show how dynamic path analyses can incorporate many modern causality ideas in a framework that takes the time aspect seriously. To make the material accessible to the reader, a large number of practical examples, mainly frommedicine, are developed in detail. Stochastic processes are introduced in an intuitive and non-technical manner. The book is aimed at investigators who use event history methods and want a better understanding of the statistical concepts. It is suitable as a textbook for graduate courses in statistics and biostatistics.…
N° de réf. du vendeur 9781441919090
- Titre
- Survival and Event History Analysis : A Process Point of View
- Auteur
- Hakon Gjessing
- Éditeur
- Springer
- Année de publication
- 2010
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Taschenbuch
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1441919090
- ISBN à 13 chiffres
- 9781441919090
- Poids de l'article
- 838 grammes
- Dimensions
- 235x155x30 mm
- Série
- Livre 29 sur 69: Statistics for Biology and Health
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
Présentation de l'éditeur
This text bridges the gap between standard models, and those where the dynamic structure of the data manifests itself fully. The common thread is stochastic processes. The authors show how martingales and stochastic integrals fit with censored data.
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