Advanced Survival Models
L'analyse des données de survie est un domaine très vaste de la statistique, qui englobe une grande variété de méthodes utilisées dans un large éventail d'applications, et en particulier dans la recherche médicale. Au cours des vingt dernières années, plusieurs extensions des modèles de survie "classiques" ont été développées pour répondre à des situations particulières souvent rencontrées dans la pratique. Ce livre vise à rassembler en une seule référence les extensions les plus couramment utilisées, telles que les modèles de fragilité (en cas d'hétérogénéité non observée ou de données groupées), les modèles de guérison (lorsqu'une fraction de la population ne subira pas l'événement d'intérêt), les modèles de risques concurrents (en cas de différents types d'événements), et les modèles de survie conjoints pour un critère de temps à l'événement et un critère de résultat longitudinal.
Caractéristiques.
⬤ Présente l'état de l'art des approches pour différents modèles de survie avancés, y compris les modèles de fragilité, les modèles de guérison, les modèles de risques concurrents et les modèles conjoints pour un résultat longitudinal et un résultat de survie.
⬤ Le livre utilise une notation cohérente pour les différentes techniques présentées.
⬤ Explique dans quelle situation chacun de ces modèles doit être utilisé et comment ils sont liés à des questions de recherche spécifiques.
⬤ L'accent est mis sur la compréhension des modèles, leur mise en œuvre et leur interprétation, avec un niveau de développement méthodologique approprié pour les étudiants en master et les statisticiens appliqués.
⬤ Il fournit des références aux packages R existants et aux procédures ou macros SAS, et illustre l'utilisation des principaux d'entre eux sur des ensembles de données réels.
Ce livre s'adresse principalement aux statisticiens appliqués et aux étudiants de troisième cycle en statistique et en biostatistique. Il peut également servir de référence introductive pour les chercheurs en méthodologie intéressés par les principales extensions de l'analyse de survie classique.
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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)