Joint Modeling of Longitudinal and Time-to-Event Data
Idioma: inglés
Editorial: Chapman And Hall/CRC, 2020
Serie: Libro 67 de 110 - ISSN
- Tapa blanda
- Nuevo
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Longitudinal studies often incur several problems that challenge standard statistical methods for data analysis. These problems include non-ignorable missing data in longitudinal measurements of one or more response variables, informative observation times of longitudinal data, and survival analysis with intermittently measured time-dependent covariates that are subject to measurement error and/or substantial biological variation. Joint modeling of longitudinal and time-to-event data has emerged as a novel approach to handle these issues.Joint Modeling of Longitudinal and Time-to-Event Data provides a systematic introduction and review of state-of-the-art statistical methodology in this active research field. The methods are illustrated by real data examples from a wide range of clinical research topics. A collection of data sets and software for practical implementation of the joint modeling methodologies are available through the book website.This book serves as a reference book for scientific investigators who need to analyze longitudinal and/or survival data, as well as researchers developing methodology in this field. It may also be used as a textbook for a graduate level course in biostatistics or statistics.…
N° de ref. del artículo 9780367570576
- Título
- Joint Modeling of Longitudinal and Time-to-Event Data
- Autor
- Robert Elashoff
- Editorial
- Chapman And Hall/CRC
- Año de publicación
- 2020
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 0367570572
- ISBN 13
- 9780367570576
- Peso del artículo
- 404 gramos
- Dimensiones
- 234x156x14 mm
- Serie
- Libro 67 de 110: ISSN
Longitudinal studies often incur several problems that challenge standard statistical methods for data analysis. These problems include non-ignorable missing data in longitudinal measurements of one or more response variables, informative observation times of longitudinal data, and survival analysis with intermittently measured time-dependent covariates that are subject to measurement error and/or substantial biological variation. Joint modeling of longitudinal and time-to-event data has emerged as a novel approach to handle these issues.
Joint Modeling of Longitudinal and Time-to-Event Data provides a systematic introduction and review of state-of-the-art statistical methodology in this active research field. The methods are illustrated by real data examples from a wide range of clinical research topics. A collection of data sets and software for practical implementation of the joint modeling methodologies are available through the book website.
This book serves as a reference book for scientific investigators who need to analyze longitudinal and/or survival data, as well as researchers developing methodology in this field. It may also be used as a textbook for a graduate level course in biostatistics or statistics.
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Acerca del autor
Robert Elashoff, Gang Li, Ning Li
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