Emura / Chen | Analysis of Survival Data with Dependent Censoring | E-Book | sack.de
E-Book

E-Book, Englisch, 84 Seiten

Reihe: JSS Research Series in Statistics

Emura / Chen Analysis of Survival Data with Dependent Censoring

Copula-Based Approaches
1. Auflage 2018
ISBN: 978-981-10-7164-5
Verlag: Springer Singapore
Format: PDF
Kopierschutz: 1 - PDF Watermark

Copula-Based Approaches

E-Book, Englisch, 84 Seiten

Reihe: JSS Research Series in Statistics

ISBN: 978-981-10-7164-5
Verlag: Springer Singapore
Format: PDF
Kopierschutz: 1 - PDF Watermark



This book introduces readers to copula-based statistical methods for analyzing survival data involving dependent censoring. Primarily focusing on likelihood-based methods performed under copula models, it is the first book solely devoted to the problem of dependent censoring.

The book demonstrates the advantages of the copula-based methods in the context of medical research, especially with regard to cancer patients’ survival data. Needless to say, the statistical methods presented here can also be applied to many other branches of science, especially in reliability, where survival analysis plays an important role.

The book can be used as a textbook for graduate coursework or a short course aimed at (bio-) statisticians. To deepen readers’ understanding of copula-based approaches, the book provides an accessible introduction to basic survival analysis and explains the mathematical foundations of copula-based survival models.

Emura / Chen Analysis of Survival Data with Dependent Censoring jetzt bestellen!

Zielgruppe


Research

Weitere Infos & Material


Chapter 1: Setting the scene.- Chapter 2: Introduction to survival analysis.- Chapter 3:  Copula models for dependent censoring.- Chapter 4: Gene selection under dependent censoring.- Chapter 5: The joint frailty-copula model for meta-analysis.- Chapter 6:High-dimensional covariates in the joint frailty-copula model.- Chapter 7:Dynamic prediction of time-to-death. Chapter 8: Future developments.- Appendix.


Takeshi Emura, Chang Gung University

 Yi-Hau Chen, Institute of Statistical Science, Academia Sinica




Ihre Fragen, Wünsche oder Anmerkungen
Vorname*
Nachname*
Ihre E-Mail-Adresse*
Kundennr.
Ihre Nachricht*
Lediglich mit * gekennzeichnete Felder sind Pflichtfelder.
Wenn Sie die im Kontaktformular eingegebenen Daten durch Klick auf den nachfolgenden Button übersenden, erklären Sie sich damit einverstanden, dass wir Ihr Angaben für die Beantwortung Ihrer Anfrage verwenden. Selbstverständlich werden Ihre Daten vertraulich behandelt und nicht an Dritte weitergegeben. Sie können der Verwendung Ihrer Daten jederzeit widersprechen. Das Datenhandling bei Sack Fachmedien erklären wir Ihnen in unserer Datenschutzerklärung.