Cantitate/Preț
Produs

Flexible Parametric Survival Analysis Using Stata: Beyond the Cox Model

Autor Patrick Royston, Paul C. Lambert
en Limba Engleză Paperback – 4 aug 2011

Manualul Flexible Parametric Survival Analysis Using Stata reprezintă o resursă tehnică avansată, publicată de Stata Press, care se adresează cercetătorilor și statisticienilor ce doresc să depășească limitările clasicului model Cox. Ne-a atras atenția abordarea pragmatică a autorilor Patrick Royston și Paul C. Lambert, care utilizează studii de caz reale pentru a demonstra cum modelele parametrice flexibile pot oferi o înțelegere mai profundă a datelor complexe. Considerăm că această lucrare este esențială pentru analiza supraviețuirii, în special acolo unde ipoteza riscurilor proporționale nu este satisfăcută.

Din punct de vedere al structurii, volumul progresează logic de la utilizarea comenzilor `stset` și `stsplit` către modele Poisson și modelele specifice Royston-Parmar. Un punct forte este capitolul dedicat supraviețuirii relative, o metodă crucială pentru măsurarea mortalității asociate unei boli specifice atunci când cauza exactă a decesului lipsește din înregistrări. Cartea extinde cadrul introductiv propus de An Introduction to Survival Analysis Using Stata, Revised Third Edition de Mario Cleves, oferind instrumente matematice mai complexe pentru modelarea efectelor dependente de timp. În contextul operei lui Patrick Royston, lucrarea continuă rigoarea metodologică stabilită în Multivariable Model - Building, aplicând principiile modelării sistematice direct în sfera analizei datelor de supraviețuire. Tonul este precis, axat pe implementarea software, fiind un companion indispensabil pentru cursuri postuniversitare de biostatistică.

Citește tot Restrânge

Preț: 58841 lei

Preț vechi: 63958 lei
-8%

Puncte Express: 883

Carte disponibilă

Livrare economică 29 mai-12 iunie
Livrare express 15-21 mai pentru 4398 lei


Specificații

ISBN-13: 9781597180795
ISBN-10: 1597180793
Pagini: 339
Ilustrații: Illustrations
Dimensiuni: 152 x 229 x 27 mm
Greutate: 0.75 kg
Ediția:1
Editura: Stata Press
Colecția Stata Press

Public țintă

Academic, Postgraduate, and Professional Practice & Development

De ce să citești această carte

Recomandăm această carte profesioniștilor care au nevoie de o alternativă robustă la modelul Cox. Cititorul câștigă abilitatea de a modela riscuri care se schimbă în timp și de a interpreta corect supraviețuirea relativă în cercetarea medicală. Este un instrument practic care transformă teoria statistică în cod Stata executabil, fiind ideal pentru cei care lucrează cu baze de date clinice complexe.


Despre autor

Patrick Royston și Paul C. Lambert sunt autorități recunoscute în biostatistică, fiind renumiți pentru contribuțiile lor la dezvoltarea metodologiilor de modelare în epidemiologie și cercetarea cancerului. Patrick Royston a publicat pe larg despre modelele de regresie multivariabilă și fracționarea polinoamelor, în timp ce Paul Lambert este expert în modelele de supraviețuire relativă. Împreună, au dezvoltat pachete de software în Stata care sunt utilizate astăzi la nivel global în centrele de cercetare medicală.


Notă biografică

Patrick Royston is a senior medical statistician at the Medical Research Council, London, UK. He has published research papers on a variety of topics in leading statistics journals. His key interests include multivariable modeling and validation, survival analysis, design and analysis of clinical trials, and statistical computing and algorithms. He is an associate editor of the Stata Journal.
Paul Lambert is a reader in medical statistics at Leicester University, UK. His main interest is in the development and application of statistical methods in population-based cancer research and related fields. He has published widely in leading statistical and medical journals.

Cuprins

Preface 1 Introduction 2 Using stset and stsplit 3 Graphical introduction to the principal datasets 4 Poisson models 5 Royston-Parmar models 6 Prognostic models 7 Time-dependent effects 8 Relative survival 9 Further topics

Descriere

Through real-world case studies, this book shows how to use Stata to estimate a class of flexible parametric survival models. It discusses the modeling of time-dependent and continuous covariates and looks at how relative survival can be used to measure mortality associated with a particular disease when the cause of death has not been recorded. The book describes simple quantification of differences between any two covariate patterns through calculation of time-dependent hazard ratios, hazard differences, and survival differences.