Note :
Le livre « Multivariable Model Building » est loué pour son approche accessible de l'analyse de régression multivariable, en particulier pour les personnes ayant des connaissances statistiques limitées. Il couvre efficacement les méthodologies nécessaires et comprend des conseils pratiques sur les logiciels, ce qui le rend adapté aux professionnels de la recherche clinique et des sciences biomédicales.
Avantages:⬤ Accessible aux lecteurs n'ayant pas de connaissances statistiques avancées.
⬤ Couverture complète des méthodologies statistiques telles que les polynômes fractionnaires et les splines cubiques.
⬤ Des exemples pratiques utilisant des logiciels statistiques (STATA, SAS, R).
⬤ Communication claire de concepts complexes.
⬤ De fortes recommandations de la part de professionnels du domaine médical.
⬤ Peut ne pas fournir une théorie statistique approfondie pour les praticiens avancés.
⬤ L'accent est mis principalement sur un logiciel spécifique (principalement STATA), ce qui peut limiter l'applicabilité à d'autres environnements logiciels.
(basé sur 3 avis de lecteurs)
Multivariable Model - Building: A Pragmatic Approach to Regression Anaylsis Based on Fractional Polynomials for Modelling Continuous Variables
Les modèles de régression multivariables sont d'une importance fondamentale dans tous les domaines scientifiques où des données empiriques doivent être analysées.
Ce livre propose une approche systématique de la construction de tels modèles, basée sur les principes standards de la modélisation statistique. L'accent est mis sur la méthode des polynômes fractionnaires pour modéliser l'influence des variables continues dans un contexte multivariable, un sujet pour lequel il n'existe pas d'approche standard.
Les options existantes vont de fonctions de pas très simples à des méthodes adaptatives très complexes telles que les splines multivariées avec de nombreux nœuds et la pénalisation. Cette nouvelle approche, développée en partie par les auteurs au cours de la dernière décennie, est un compromis qui favorise des modèles interprétables, compréhensibles et transportables.
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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)