Blick ins Buch

Model-Based Recursive Partitioning with Adjustment for Measurement Error

Applied to the Cox’s Proportional Hazards and Weibull Model

Hanna Birke (Autor)

Buch | Softcover

XXIV, 240 Seiten

2015
Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH (Verlag)
978-3-658-08504-9 (ISBN)

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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.

Hanna Birke wrote her master thesis under the supervision of Prof. Dr. Thomas Augustin at the department of statistics of the LMU Munich and is currently working on her doctoral thesis.

MOB and Measurement Error Modelling.- Derivation of an Adjusted MOB Algorithm for Covariates Measured with Error for the Cox and Weibull Model.- Implementation of the Suggested Method for the Weibull Model in the Open-Source Programming Language R.- Simulation Study Showing the Performance of the Implemented Method.

Erscheint lt. Verlag	11.2.2015
Reihe/Serie	BestMasters
Zusatzinfo	XXIV, 240 p. 65 illus.
Verlagsort	Wiesbaden
Sprache	englisch
Maße	148 x 210 mm
Gewicht	349 g
Themenwelt	Informatik ► Weitere Themen ► Bioinformatik
	Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Analysis
	Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Angewandte Mathematik
	Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Wahrscheinlichkeit / Kombinatorik
	Medizin / Pharmazie ► Medizinische Fachgebiete ► Onkologie
	Naturwissenschaften
Schlagworte	Biometric • Measurement Error Modelling • MOB • Partitioning Methods • regression models
ISBN-10	3-658-08504-5 / 3658085045
ISBN-13	978-3-658-08504-9 / 9783658085049
Zustand	Neuware