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Titre original :
Joint Models for Longitudinal and Time-To-Event Data: With Applications in R
Contenu du livre :
Dans les études longitudinales, il est souvent intéressant d'étudier comment un marqueur mesuré de manière répétée dans le temps est associé à un délai de survenue d'un événement intéressant, par exemple dans les études sur le cancer de la prostate où les mesures longitudinales du taux de PSA sont collectées en même temps que le délai de récurrence. L'article Joint Models for Longitudinal and Time-to-Event Data : With Applications in R fournit un traitement complet des modèles conjoints à effets aléatoires pour les résultats longitudinaux et temporels qui peuvent être utilisés pour analyser de telles données. Le contenu est principalement explicatif, se concentrant sur les applications de la modélisation conjointe, mais suffisamment de détails mathématiques sont fournis pour faciliter la compréhension des caractéristiques clés de ces modèles.
Toutes les illustrations présentées peuvent être mises en œuvre dans le langage de programmation R grâce au package JM écrit par l'auteur et disponible gratuitement.
L'ensemble du code R utilisé dans le livre est disponible à l'adresse suivante :
Http : //jmr. r-forge. r-project.org/.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781032477565 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Broché |
| Année de publication : | 2023 |
| Nombre de pages : | 278 |
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