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Model-Based Recursive Partitioning with Adjustment for Measurement Error : Applied to the Coxs Proportional Hazards and Weibull Model

كتاب مطبوع
367ر.س.
شامل ضريبة القيمة المضافة
وحدة البيع: EACH
22ر.س.شهرياً/24 شهر
المؤلف:Birke, Hanna
تاريخ النشر: 2015
تصنيف الكتاب:العلوم والرياضيات,الكتب الانجليزية
عدد الصفحات:266 Pages
الصيغة:غلاف ورقي
هذا الكتاب يُطبع عند الطلب وغير قابل للاسترجاع بعد الشراء

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Die ersten beiden Sنtze des Kurztextes für den Umschlag sollen die wichtigsten Vorteile und Kernaussagen Ihres Buches herausstellen. Einleitungssنtze wie "In den letzten Jahren..." o.ؤ. sollen vermieden werden. Dies dient dazu, dem Buch die bestmِgliche Aufmerksamkeit und Auffindbarkeit zu gewنhrleisten. Bei Google und Amazon werden beispielsweise hنufig nur Vorschauen angezeigt. Daher ist es wichtig, die Verkaufsargumente direkt in den ersten beiden Sنtzen, die in einer solchen Vorschau erscheinen würden, zu platzieren. Auch lesen viele potenzielle Kنufer nicht den ganzen Umschlagtext, sondern nur die ersten 1 bis 2 Sنtze. Am Ende des Kurztextes kann gern noch ein Model-based recursive partitioning (MOB) provides a powerful synthesis between machine-learning inspired recursive partitioning methods and regression models. Hanna Birke extends this approach by allowing in addition for measurement error in covariates, as frequently occurring in biometric (or econometric) studies, for instance, when measuring blood pressure or caloric intake per day. After an introduction into the background, the extended methodology is developed in detail for the Cox model and the Weibull model, carefully implemented in R, and investigated in a comprehensive simulation study.

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المواصفات

رقم الصنف9783658085049
رقم المصنع9783658085049
تاريخ النشر2015
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