Zaawansowane modele przetrwania

Oryginalny tytuł:

Advanced Survival Models

Zawartość książki:

Analiza danych przeżycia jest bardzo szeroką dziedziną statystyki, obejmującą wiele różnych metod wykorzystywanych w szerokim zakresie zastosowań, w szczególności w badaniach medycznych. W ciągu ostatnich dwudziestu lat opracowano kilka rozszerzeń "klasycznych" modeli przeżycia w celu rozwiązania konkretnych sytuacji często spotykanych w praktyce. Niniejsza książka ma na celu zebranie w jednym miejscu najczęściej używanych rozszerzeń, takich jak modele słabości (w przypadku nieobserwowanej heterogeniczności lub danych klastrowych), modele wyleczenia (gdy część populacji nie doświadczy zdarzenia będącego przedmiotem zainteresowania), konkurencyjne modele ryzyka (w przypadku różnych rodzajów zdarzeń) oraz wspólne modele przeżycia dla punktu końcowego czasu do zdarzenia i wyniku podłużnego.

Cechy.

⬤ Przedstawia najnowocześniejsze podejścia do różnych zaawansowanych modeli przeżycia, w tym modeli słabości, modeli wyleczenia, konkurencyjnych modeli ryzyka i wspólnych modeli dla wyników podłużnych i wyników przeżycia.

⬤ Stosuje spójną notację w całej książce dla różnych prezentowanych technik.

⬤ Wyjaśnia, w jakich sytuacjach należy stosować każdy z tych modeli i w jaki sposób są one powiązane z konkretnymi pytaniami badawczymi.

⬤ Koncentruje się na zrozumieniu modeli, ich implementacji i interpretacji, z odpowiednim poziomem rozwoju metodologicznego dla studentów studiów magisterskich i statystyków stosowanych.

⬤ Zawiera odniesienia do istniejących pakietów R i procedur SAS lub makr oraz ilustruje użycie głównych z nich na rzeczywistych zestawach danych.

Książka ta jest skierowana przede wszystkim do statystyków stosowanych i studentów studiów magisterskich z zakresu statystyki i biostatystyki. Może również służyć jako wprowadzenie dla badaczy metodologicznych zainteresowanych głównymi rozszerzeniami klasycznej analizy przeżycia.