regression modeling strategies with applications to linear models logistic and ordinal regression and survival analysis springer series in statistics

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Author : Ludwig Fahrmeir
ISBN : 9783642018374
Genre : Business & Economics
File Size : 22. 79 MB
Format : PDF, ePub, Docs
Download : 779
Read : 770

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In dem Band beschreiben die Autoren erstmals klassische Regressionsansätze und moderne nicht- und semiparametrische Methoden in einer integrierten und anwendungsorientierten Form. Um Lesern die Analyse eigener Fragestellungen zu ermöglichen, demonstrieren sie die praktische Anwendung der Konzepte und Methoden anhand ausführlicher Fallstudien. Geeignet für Studierende der Statistik sowie für Wissenschaftler und Praktiker, zum Beispiel in den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften, der Bioinformatik und -statistik, Ökonometrie und Epidemiologie.


Author : Ludwig Fahrmeir
ISBN : 9783540339335
Genre : Business & Economics
File Size : 64. 70 MB
Format : PDF, Docs
Download : 314
Read : 427

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Diese Einführung beschreibt erstmals klassische Regressionsansätze und moderne nicht- und semiparametrische Methoden: integriert, einheitlich und anwendungsorientiert. Sie wendet sich an Studierende der Statistik im Wahl- und Hauptfach sowie an empirisch-statistisch und interdisziplinär arbeitende Wissenschaftler. Ebenso ist sie empfehlenswert für Praktiker, z.B. in Wirtschafts- und Sozialwissenschaften, Bioinformatik, -statistik, Ökonometrie und Epidemiologie. Anhand ausführlich vorgestellter Fallstudien demonstriert sie die praktische Anwendung der vorgestellten Konzepte und Methoden. Leser können so eigene Fragestellungen analysieren.

Regression Modeling Strategies

Author : Frank E. Harrell , Jr.
ISBN : 9783319194257
Genre : Mathematics
File Size : 51. 42 MB
Format : PDF, ePub, Mobi
Download : 913
Read : 407

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This highly anticipated second edition features new chapters and sections, 225 new references, and comprehensive R software. In keeping with the previous edition, this book is about the art and science of data analysis and predictive modelling, which entails choosing and using multiple tools. Instead of presenting isolated techniques, this text emphasises problem solving strategies that address the many issues arising when developing multi-variable models using real data and not standard textbook examples. Regression Modelling Strategies presents full-scale case studies of non-trivial data-sets instead of over-simplified illustrations of each method. These case studies use freely available R functions that make the multiple imputation, model building, validation and interpretation tasks described in the book relatively easy to do. Most of the methods in this text apply to all regression models, but special emphasis is given to multiple regression using generalised least squares for longitudinal data, the binary logistic model, models for ordinal responses, parametric survival regression models and the Cox semi parametric survival model. A new emphasis is given to the robust analysis of continuous dependent variables using ordinal regression. As in the first edition, this text is intended for Masters' or PhD. level graduate students who have had a general introductory probability and statistics course and who are well versed in ordinary multiple regression and intermediate algebra. The book will also serve as a reference for data analysts and statistical methodologists, as it contains an up-to-date survey and bibliography of modern statistical modelling techniques.

Secondary Analysis Of Electronic Health Records

Author : MIT Critical Data
ISBN : 9783319437422
Genre : Medical
File Size : 84. 55 MB
Format : PDF, Docs
Download : 161
Read : 205

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This book trains the next generation of scientists representing different disciplines to leverage the data generated during routine patient care. It formulates a more complete lexicon of evidence-based recommendations and support shared, ethical decision making by doctors with their patients. Diagnostic and therapeutic technologies continue to evolve rapidly, and both individual practitioners and clinical teams face increasingly complex ethical decisions. Unfortunately, the current state of medical knowledge does not provide the guidance to make the majority of clinical decisions on the basis of evidence. The present research infrastructure is inefficient and frequently produces unreliable results that cannot be replicated. Even randomized controlled trials (RCTs), the traditional gold standards of the research reliability hierarchy, are not without limitations. They can be costly, labor intensive, and slow, and can return results that are seldom generalizable to every patient population. Furthermore, many pertinent but unresolved clinical and medical systems issues do not seem to have attracted the interest of the research enterprise, which has come to focus instead on cellular and molecular investigations and single-agent (e.g., a drug or device) effects. For clinicians, the end result is a bit of a “data desert” when it comes to making decisions. The new research infrastructure proposed in this book will help the medical profession to make ethically sound and well informed decisions for their patients.

Linear Models And Time Series Analysis

Author : Marc S. Paolella
ISBN : 9781119431909
Genre : Mathematics
File Size : 26. 86 MB
Format : PDF, ePub, Docs
Download : 703
Read : 269

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A comprehensive and timely edition on an emerging new trend in time series Linear Models and Time-Series Analysis: Regression, ANOVA, ARMA and GARCH sets a strong foundation, in terms of distribution theory, for the linear model (regression and ANOVA), univariate time series analysis (ARMAX and GARCH), and some multivariate models associated primarily with modeling financial asset returns (copula-based structures and the discrete mixed normal and Laplace). It builds on the author's previous book, Fundamental Statistical Inference: A Computational Approach, which introduced the major concepts of statistical inference. Attention is explicitly paid to application and numeric computation, with examples of Matlab code throughout. The code offers a framework for discussion and illustration of numerics, and shows the mapping from theory to computation. The topic of time series analysis is on firm footing, with numerous textbooks and research journals dedicated to it. With respect to the subject/technology, many chapters in Linear Models and Time-Series Analysis cover firmly entrenched topics (regression and ARMA). Several others are dedicated to very modern methods, as used in empirical finance, asset pricing, risk management, and portfolio optimization, in order to address the severe change in performance of many pension funds, and changes in how fund managers work. Covers traditional time series analysis with new guidelines Provides access to cutting edge topics that are at the forefront of financial econometrics and industry Includes latest developments and topics such as financial returns data, notably also in a multivariate context Written by a leading expert in time series analysis Extensively classroom tested Includes a tutorial on SAS Supplemented with a companion website containing numerous Matlab programs Solutions to most exercises are provided in the book Linear Models and Time-Series Analysis: Regression, ANOVA, ARMA and GARCH is suitable for advanced masters students in statistics and quantitative finance, as well as doctoral students in economics and finance. It is also useful for quantitative financial practitioners in large financial institutions and smaller finance outlets.

Applied Logistic Regression

Author : David W. Hosmer, Jr.
ISBN : 9781118548356
Genre : Mathematics
File Size : 69. 37 MB
Format : PDF, ePub
Download : 593
Read : 906

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A new edition of the definitive guide to logistic regression modeling for health science and other applications This thoroughly expanded Third Edition provides an easily accessible introduction to the logistic regression (LR) model and highlights the power of this model by examining the relationship between a dichotomous outcome and a set of covariables. Applied Logistic Regression, Third Edition emphasizes applications in the health sciences and handpicks topics that best suit the use of modern statistical software. The book provides readers with state-of-the-art techniques for building, interpreting, and assessing the performance of LR models. New and updated features include: A chapter on the analysis of correlated outcome data A wealth of additional material for topics ranging from Bayesian methods to assessing model fit Rich data sets from real-world studies that demonstrate each method under discussion Detailed examples and interpretation of the presented results as well as exercises throughout Applied Logistic Regression, Third Edition is a must-have guide for professionals and researchers who need to model nominal or ordinal scaled outcome variables in public health, medicine, and the social sciences as well as a wide range of other fields and disciplines.


Author : Wilhelm Kalveram
ISBN : 9783663128571
Genre : Business & Economics
File Size : 40. 98 MB
Format : PDF, Mobi
Download : 800
Read : 866

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Dieses Buch soll das Gesamtgebiet der kaufmännischen Arithmetik so dar stellen, daß es einmal ein selbständiges Eindringen in dieses Stoffgebiet ermöglicht, zum andern aber auch für die Verwendung an höheren Handels schulen und für die Vorbereitung auf kaufmännische Prüfungen an Hoch schulen und Universitäten in Betracht kommt. Es wurde deshalb besonderer Wert auf einen methodischen Aufbau gelegt. Das eingeschaltete knappe, aber typische übungsmaterial, dem die Lösungen beigegeben sind, soll den ge botenen Wissensstoff veranschaulichen. Der Vorkurs ist als Wiederholung und Auffrischung schon vorhandener Kenntnisse gedacht und deshalb auf das Wesentliche beschränkt. Die Finanz mathematik wird so weit behandelt, wie sie in der Praxis eines großen kauf männischen Unternehmens gebraucht wird. Ein tieferes Eindringen in die Zinseszins-, Renten-und Anleiherechnung mit Hilfe mathematischer Metho den wurde bewußt vermieden. Seit dem Erscheinen der zweiten Auflage dieses Buches haben sich die Preis und Währungsverhältnisse so weit stabilisiert, daß in dieser nun vorliegenden dritten Auflage Kurse, Preise und sonstige Zahlenaussagen den heutigen Ver hältnissen angepaßt, gleichzeitig aber konjunkturelle Schwankungen ausge schaltet werden konnten. Eine wesentliche Erweiterung hat die nun vorliegende dritte Auflage dadurch erfahren, daß drei neue Kapitel über Effektenrechnen, Devisenrechnen und Devisenarbitrage eingefügt wurden. Ihnen liegen Arbeiten meines Vaters auf diesen Gebieten zugrunde, die in ihrem Aufbau im wesentlichen unverändert gelassen wurden, wobei jedoch, wie schon erwähnt, den heutigen Verhält nissen weitgehend Rechnung getragen wurde.

Journal Of Economic Literature

Author :
ISBN : UCSD:31822024985467
Genre : Economics
File Size : 78. 6 MB
Format : PDF, ePub, Mobi
Download : 750
Read : 610

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Author : Armin Leutbecher
ISBN : 9783642614057
Genre : Mathematics
File Size : 43. 79 MB
Format : PDF, ePub, Mobi
Download : 306
Read : 723

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Auf der Grundlage der Mathematikkenntnisse des ersten Studienjahres bietet der Autor eine Einführung in die Zahlentheorie mit Schwerpunkt auf der elementaren und algebraischen Zahlentheorie. Das Buch wendet sich auch an Nichtspezialisten, denen es über die Zahlen frühzeitig den Weg in die Algebra öffnet. Angestrebte Ziele sind: Der Satz von Kronecker-Weber zur Krönung der Galois-Theorie, der Minkowskische Gitterpunktsatz, der Dirichletsche Primzahlsatz und die Bewertungstheorie der Körper.

Die Analyse Kategorialer Daten

Author : Gerhard Tutz
ISBN : 3486254057
Genre : Multivariate analysis
File Size : 20. 33 MB
Format : PDF, ePub, Docs
Download : 928
Read : 589

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Das Werk gibt eine Einführung in die Kategoriale Regression, die auch für Anwender sehr gut geeignet ist. Neben wirtschaftswissenschaftlichen Beispielen, die zahlenmäßig dominieren, finden sich Beispiele aus Biometrie, der medizinischen Statistik, Psychologie und Demographie. Aus dem Inhalt: Einführung. Logistische Regression und Logit-Modell für binäre abhängige Größen. Schätzung, Modellanpassung und Einflußgrößen. Multinominale Modelle für ungeordnete Kategorien. Regression mit ordinaler abhängiger Variable. Zähldaten und die Analyse von Kontingenztafeln: das loglineare Modell. Nonparametrische Regression I: Glättungsverfahren. Nonparametrische Regression II: Klassifikations- und Regressionsbäume. Kategoriale Prognose und Diskriminanzanalyse. Elemente der Schätz- und Testtheorie. Anhang.

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