T�tulo: Classical and Bayesian Statistical Approaches in Infectious Disease Data Analysis
Editor: Springer
Fecha de publicaci�n: 2025
Idioma: Ingl�s
ISBN 10: 3032067464
ISBN 13: 9783032067463
Encuadernaci�n: Encuadernaci�n de tapa dura
Estado: New

Acerca de

Sinopsis

This open access book is a comprehensive guide that delves into the statistical methodologies used in public health and infectious disease surveillance. It contrasts the foundational principles and methodologies of both Bayesian and Frequentist statistical approaches, providing a detailed exploration of how these methods are applied to the analysis and interpretation of infectious disease data.

The book offers practical guidance on the application of these methods in real-life studies, both for surveillance and research purposes. It highlights the strengths and limitations of each approach and showcases how they can be effectively utilized in various scenarios. A set of R instructions and data examples to reproduce the analyses are provided. Among the topics covered are:

Generalized Linear Models in Infectious Disease Analysis and Surveillance: Methods for Independent Data
Machine Learning Models for Probabilistic Inference and Prediction
Generalized Linear Models in Infectious Disease Analysis and Surveillance: Methods for Correlated Data
Residuals and Overdispersion in Generalized Linear Models
Interrupted Time Series Model in Infectious Disease Research and Surveillance
Generalized Linear Models with Missing Data

This topic is of particular importance to the field at this time due to the increasing need for accurate analysis and interpretation of infectious disease data, which is crucial for effective decision-making and policy formulation.

Classical and Bayesian Statistical Approaches in Infectious Disease Data Analysis is primarily intended for public health professionals in local, national or international agencies; researchers and academics; students; and veterinary and one-health specialists. These readers would find this book valuable for its in-depth analysis, practical guidance, and the critical insights it provides into the application of statistical methods in the ever-evolving field of infectious disease surveillance.

Acerca del autor

Noor Muhammad Khan is a doctoral researcher in Biostatistics and Clinical Epidemiology at the University of Padova in Italy. He works with diverse health data such as infectious disease registries, longitudinal electronic records, patient-reported outcomes, and high-resolution neural signals and turns these information sources into evidence that guides clinical practice and public health policy. By integrating classical and Bayesian approaches, he applies regression, hierarchical, and time-series models to support infectious disease surveillance. His research demonstrates how rigorous statistical thinking converts methodological advances into practical tools for clinical and epidemiologic investigations.

Ileana Baldi, PhD, is Associate Professor of Medical Statistics at the University of Padova, Italy. With advanced training in statistics and epidemiology, she is an expert in statistical modeling for health and biomedical research. Her work spans both classical and Bayesian frameworks, applied to complex data from clinical trials, electronic health records, and digital health technologies. She is particularly engaged in developing and refining analytical methods that improve the reliability and interpretability of health data. This book reflects her deep understanding of statistical theory and her commitment to making sophisticated modeling approaches both accessible and practical for epidemiologic applications.

Maria Vittoria Chiaruttini is completing her doctoral research in Biostatistics and Clinical Epidemiology at the University of Padova, Italy. Her work focuses on both the design of clinical and epidemiological studies and the application of advanced statistical methods to analyze longitudinal registry data for population health research. By integrating Bayesian inference, hierarchical modeling, and explainable machine learning techniques, she emphasizes transparency in uncertainty quantification and promotes reproducibility. Passionate about translating data into actionable insights, Maria Vittoria is dedicated to bridging methodological rigor with practical impact in clinical decision-making and public health policy.

Dario Gregori is full Professor of Medical Statistics at University of Padova, Italy. After graduation in Statistics at Pennsylvania State University (US) he got a PhD in Applied Statistics in 1995 at University of Firenze. He is Director of the residency program in Medical Statistics and Biometrics and Coordinator of the Ph.D. Program in Specialized and Translational Medicine “G.B. Morgagni” at University of Padova. His interests include clinical predictive modeling and machine learning algorithms for biomedical research, as well as the use of big data for primary and secondary prevention. He holds several grants in this field from national and international agencies. He published more than 700 papers (H-index 54).

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Tienes derecho a desistir del presente contrato en un plazo de 14 d�as naturales sin necesidad de justificaci�n.

El plazo de desistimiento expirar� a los 14 d�as naturales del d�a en que t� o un tercero que hayas indicado, distinto del transportista, adquiera la posesi�n material del �ltimo bien, componente o pieza.

Para ejercer el derecho de desistimiento, deber�s notificarnos a Majestic Books, 315 Chiswick High Road, W4 4HH, London, ,, United Kingdom, +44 02085704746, de tu decisi�n de desistir del contrato a trav�s de una declaraci�n inequ�voca (por ejemplo, una carta enviada por correo postal, fax o correo electr�nico). Podr�s utilizar el modelo de formulario de desistimiento que figura a continuaci�n, aunque su uso no es obligatorio. Tienes asimismo la opci�n de cumplimentar y enviar electr�nicamente el modelo de formulario de desistimiento o cualquier otra declaraci�n inequ�voca a trav�s de nuestro sitio web a "Mis pedidos" en "Mi cuenta". Si recurres a esta opci�n, te comunicaremos sin demora en un soporte duradero (por ejemplo, por correo electr�nico) la recepci�n de dicho desistimiento.

Para cumplir el plazo de desistimiento, basta con que la comunicaci�n relativa al ejercicio por tu parte de este derecho sea enviada antes de que venza el plazo correspondiente.

Consecuencias del desistimiento:

En caso de desistimiento por tu parte, te devolveremos todos los pagos recibidos de ti, incluidos los gastos de entrega (con la excepci�n de los gastos adicionales resultantes de la elecci�n por tu parte de una modalidad de entrega diferente a la modalidad menos costosa de entrega ordinaria que ofrezcamos) sin ninguna demora indebida y, en todo caso, a m�s tardar 14 d�as naturales a partir de la fecha en la que se nos informes de tu decisi�n de desistir del presente contrato. Procederemos a efectuar dicho reembolso utilizando el mismo medio de pago empleado por ti para la transacci�n inicial, a no ser que hayas dispuesto expresamente lo contrario; en todo caso, no incurrir�s en ning�n gasto como consecuencia del reembolso.

Podremos retenerte el reembolso hasta haber recibido los bienes, o hasta que hayas presentado una prueba de la devoluci�n de los mismos, seg�n qu� condici�n se cumpla primero. Deber�s devolvernos o entregarnos directamente los bienes a Majestic Books, 315 Chiswick High Road, W4 4HH, London, ,, United Kingdom, +44 02085704746, sin ninguna demora indebida y, en cualquier caso, a m�s tardar en el plazo de 14 d�as naturales a partir de la fecha en que nos comuniques tu decisi�n de desistimiento del contrato. Se considerar� cumplido el plazo si efect�as la devoluci�n de los bienes antes de que haya concluido dicho plazo. Deber�s asumir el coste directo de devoluci�n de los bienes. Solo ser�s responsable de la disminuci�n de valor de los bienes resultante de una manipulaci�n distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las caracter�sticas y el funcionamiento de los bienes.

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