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

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

Birke, Hanna

Paperback

Series: Bestmasters

Medical ReferenceGeneral Mathematics

ISBN10: 3658085045
ISBN13: 9783658085049
Publisher: Springer Nature
Published: Feb 11 2015
Pages: 240
Weight: 0.77
Height: 0.60 Width: 5.83 Depth: 8.27
Language: English

Die ersten beiden Sätze des Kurztextes für den Umschlag sollen die wichtigsten Vorteile und Kernaussagen Ihres Buches herausstellen. Einleitungssätze wie In den letzten Jahren... o.Ä. sollen vermieden werden. Dies dient dazu, dem Buch die bestmögliche Aufmerksamkeit und Auffindbarkeit zu gewährleisten. Bei Google und Amazon werden beispielsweise häufig nur Vorschauen angezeigt. Daher ist es wichtig, die Verkaufsargumente direkt in den ersten beiden Sätzen, die in einer solchen Vorschau erscheinen würden, zu platzieren. Auch lesen viele potenzielle Käufer nicht den ganzen Umschlagtext, sondern nur die ersten 1 bis 2 Sätze. Am Ende des Kurztextes kann gern noch ein 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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