Robust Methods in Biostatistics
Idioma: inglés
Editorial: John Wiley & Sons Jun 2009, 2009
- Tapa dura
- Nuevo
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Neuware - Robust statistics is an extension of classical statistics that specifically takes into account the concept that the underlying models used to describe data are only approximate. Its basic philosophy is to produce statistical procedures which are stable when the data do not exactly match the postulated models as it is the case for example with outliers.Robust Methods in Biostatistics proposes robust alternatives to common methods used in statistics in general and in biostatistics in particular and illustrates their use on many biomedical datasets. The methods introduced include robust estimation, testing, model selection, model check and diagnostics. They are developed for the following general classes of models:\* Linear regression\* Generalized linear models\* Linear mixed models\* Marginal longitudinal data models\* Cox survival analysis modelThe methods are introduced both at a theoretical and applied level within the framework of each general class of models, with a particular emphasis put on practical data analysis. This book is of particular use for research students,applied statisticians and practitioners in the health field interested in more stable statistical techniques. An accompanying website provides R code for computing all of the methods described, as well as for analyzing all the datasets used in the book.…
N° de ref. del artículo 9780470027264
- Título
- Robust Methods in Biostatistics
- Autor
- Heritier
- Editorial
- John Wiley & Sons Jun 2009
- Año de publicación
- 2009
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 0470027266
- ISBN 13
- 9780470027264
- Peso del artículo
- 633 gramos
- Dimensiones
- 235x157x22 mm
Robust Methods in Biostatistics proposes robust alternatives to common methods used in statistics in general and in biostatistics in particular and illustrates their use on many biomedical datasets. The methods introduced include robust estimation, testing, model selection, model check and diagnostics. They are developed for the following general classes of models:
- Linear regression
- Generalized linear models
- Linear mixed models
- Marginal longitudinal data models
- Cox survival analysis model
The methods are introduced both at a theoretical and applied level within the framework of each general class of models, with a particular emphasis put on practical data analysis. This book is of particular use for research students,applied statisticians and practitioners in the health field interested in more stable statistical techniques. An accompanying website provides R code for computing all of the methods described, as well as for analyzing all the datasets used in the book.
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Acerca del autor
Dr Eva Cantoni, Department of Econometrics, University of Geneva, Switzerland. Also a senior lecturer in statistics, Dr Cantoni has many years teaching and research experience, and written a number journal articles.
Dr Samuel Copt, NHMRC Clinical Trials Centre, University of Sydney, Australia. Having completed his PhD in 2004, Dr Copt has already spent a year as a lecturer and published six journal articles. He is now a visiting scholar at the University of Sydney.
Professor Maria-Pia Victoria-Feser, HEC Section, University of Geneva, Switzerland. Professor Victoria-Feser has over 10 years of teaching experience and has written many journal articles.
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El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
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