Wspólne modele dla danych podłużnych i czasowych: Z aplikacjami w R

Opinie czytelników

Książka jest wysoko ceniona za kompleksowe omówienie modelowania połączeń, w szczególności przy użyciu pakietu JM w języku R. Równoważy ona podstawy teoretyczne z praktycznymi zastosowaniami, dzięki czemu jest dostępna zarówno dla ekspertów, jak i osób z mniejszym doświadczeniem matematycznym. Autor, Dimitris Rizopoulos, jest uznawany za mistrza w tej dziedzinie, co zwiększa wiarygodność książki.

⬤ Dobrze napisany i kompleksowy tekst
⬤ praktyczny nacisk na modelowanie połączeń
⬤ zrównoważony między teorią a zastosowaniem
⬤ przystępny dla niematematyków
⬤ napisany przez uznanego eksperta w tej dziedzinie.

Niektórzy czytelnicy mogą uznać aspekty matematyczne za trudne, jeśli mają ograniczone podstawy matematyczne; konkretne aplikacje mogą być zbyt techniczne dla absolutnie początkujących.

(na podstawie 3 opinii czytelników)

Oryginalny tytuł:

Joint Models for Longitudinal and Time-to-Event Data: With Applications in R

Zawartość książki:

W badaniach podłużnych często interesujące jest zbadanie, w jaki sposób marker, który jest wielokrotnie mierzony w czasie, jest powiązany z czasem do zdarzenia będącego przedmiotem zainteresowania, np. badania raka prostaty, w których podłużne pomiary poziomu PSA są gromadzone w połączeniu z czasem do nawrotu. Joint Models for Longitudinal and Time-to-Event Data: With Applications in R zawiera pełne omówienie wspólnych modeli efektów losowych dla wyników podłużnych i czasowych, które można wykorzystać do analizy takich danych. Treść jest przede wszystkim objaśniająca, koncentrując się na zastosowaniach wspólnego modelowania, ale podano wystarczającą ilość szczegółów matematycznych, aby ułatwić zrozumienie kluczowych cech tych modeli.

Wszystkie przedstawione ilustracje można zaimplementować w języku programowania R za pośrednictwem bezpłatnie dostępnego pakietu JM napisanego przez autora. Cały kod R użyty w książce jest dostępny pod adresem:

Http: //jmr. r-forge. r-project.org/.