Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Multiple complex pathways, characterized by interrelated events and c- ditions, represent routes to many illnesses, diseases, and ultimately death. Although there are substantial data and plausibility arguments suppo- ing many conditions as contributory components of pathways to illness and disease end points, we have, historically, lacked an e ective method- ogy for identifying the structure of the full pathways. Regression methods, with strong linearity assumptions and data-basedconstraints onthe extent and order of interaction terms, have traditionally been the strategies of choice for relating outcomes to potentially complex explanatory pathways. However, nonlinear relationships among candidate explanatory variables are a generic feature that must be dealt with in any characterization of how health outcomes come about. It is noteworthy that similar challenges arise from data analyses in Economics, Finance, Engineering, etc. Thus, the purpose of this book is to demonstrate the e ectiveness of a relatively recently developed methodology-recursive partitioning-as a response to this challenge. We also compare and contrast what is learned via rec- sive partitioning with results obtained on the same data sets using more traditional methods. This serves to highlight exactly where-and for what kinds of questions-recursive partitioning-based strategies have a decisive advantage over classical regression techniques.

N� de ref. del art�culo 9781441968234

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Detalles bibliogr�ficos

T�tulo: Recursive Partitioning and Applications
Editor: Springer New York
Fecha de publicaci�n: 2010
Idioma: Ingl�s
ISBN 10: 1441968237
ISBN 13: 9781441968234
Encuadernaci�n: Buch
Edici�n: 2� Edici�n
Estado: Neu
Dimensiones: 241�mil�metros de ancho por 156 de alto por 22 de largo
Peso: 571 gramos

Acerca de

Sinopsis

Multiple complex pathways, characterized by interrelated events and c- ditions, represent routes to many illnesses, diseases, and ultimately death. Although there are substantial data and plausibility arguments suppo- ing many conditions as contributory components of pathways to illness and disease end points, we have, historically, lacked an e?ective method- ogy for identifying the structure of the full pathways. Regression methods, with strong linearity assumptions and data-basedconstraints onthe extent and order of interaction terms, have traditionally been the strategies of choice for relating outcomes to potentially complex explanatory pathways. However, nonlinear relationships among candidate explanatory variables are a generic feature that must be dealt with in any characterization of how health outcomes come about. It is noteworthy that similar challenges arise from data analyses in Economics, Finance, Engineering, etc. Thus, the purpose of this book is to demonstrate the e?ectiveness of a relatively recently developed methodology-recursive partitioning-as a response to this challenge. We also compare and contrast what is learned via rec- sive partitioning with results obtained on the same data sets using more traditional methods. This serves to highlight exactly where-and for what kinds of questions-recursive partitioning-based strategies have a decisive advantage over classical regression techniques.

Acerca del autor

Heping Zhang is Professor of Public Health, Statistics, and Child Study, and director of the Collaborative Center for Statistics in Science, at Yale University. He is a Fellow of the American Statistical Association and the Institute of Mathematical Statistics, a Myrto Lefkopoulou Distinguished Lecturer Awarded by Harvard School of Public Health, and a Medallion lecturer selected by the Institute of Mathematical Statistics. Burton Singer is Courtesy Professor in the Emerging Pathogens Institute at University of Florida, and previously Charles and Marie Robertson Professor of Public and International Affairs at Princeton University. He is a member of the National Academy of Sciences and Institute of Medicine of the National Academies, and a Fellow of the American Statistical Association.

"Sobre este t�tulo" puede pertenecer a otra edici�n de este libro.

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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 AHA-BUCH GmbH, Garlebsen 48, 37574, Einbeck, Germany, 49 55639996039, 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.

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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 AHA-BUCH GmbH, Garlebsen 48, 37574, Einbeck, Germany, 49 55639996039, 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.

Excepciones al derecho de desistimiento:

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La entrega de contenido digital (incluyendo apps, software digital e-books, MP3, etc.) que no hubiera sido entregado en un medio tangible (por ejemplo: CD o DVD), si al realizar tu pedido has aceptado que podemos proceder al env�o del producto y que no resulta posible su cancelaci�n una vez comienza la entrega.

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A la atenci�n de: (AHA-BUCH GmbH, Garlebsen 48, 37574, Einbeck, Germany, 49 55639996039)

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