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Model-Based Recursive Partitioning with Adjustment for Measurement Error: Applied to the Cox’s Proportional Hazards and Weibull Model - Hanna Birke - cover

LIBRO INGLESE

Model-Based Recursive Partitioning with Adjustment for Measurement Error: Applied to the Cox’s Proportional Hazards and Weibull Model

Name: Model-Based Recursive Partitioning with Adjustment for Measurement Error: Applied to the Cox’s Proportional Hazards and Weibull Model
Price: 67.60 EUR
Availability: InStock
Author: Hanna Birke
ISBN: 3658085045

di Hanna Birke (Autore)

Springer Fachmedien Wiesbaden, 2015

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Descrizione

?Model-based recursive partitioning (MOB) provides a powerful synthesis between machine-learning inspired recursive partitioning methods and regression models. Hanna Birke extends this approach by allowing in addition for measurement error in covariates, as frequently occurring in biometric (or econometric) studies, for instance, when measuring blood pressure or caloric intake per day. After an introduction into the background, the extended methodology is developed in detail for the Cox model and the Weibull model, carefully implemented in R, and investigated in a comprehensive simulation study.

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Dettagli

Autore:

Hanna Birke

Editore:

Springer Fachmedien Wiesbaden

Collana:

BestMasters

Anno:

2015

Rilegatura:

Paperback / softback

Pagine:

240 p.

Testo in English

Dimensioni:

210 x 148 mm

EAN:

9783658085049

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