Cantitate/Preț
Produs

Time Series: A Biostatistical Introduction: Oxford Statistical Science Series

Autor Peter Diggle, Emanuele Giorgi
en Limba Engleză Paperback – 24 dec 2024

Scrisă de Peter Diggle, o figură centrală în statistica spațială și biostatistică, alături de Emanuele Giorgi, lucrarea Time Series: A Biostatistical Introduction reprezintă un fundament teoretic și practic solid pentru analiza seriilor temporale. Ne-a atras atenția modul în care autorii reușesc să transforme o disciplină adesea asociată cu finanțele sau geofizica într-un instrument esențial pentru cercetarea biomedicală modernă. Această a doua ediție reflectă maturizarea domeniului, punând sub lupă întrebări de cercetare specifice din sănătatea publică.

Subliniem rigoarea cu care sunt tratate metodele descriptive, de la correlograme la periodograme, dar și tranziția fluidă către modele complexe pentru serii replicate și analiza spectrală. Time Series: A Biostatistical Introduction extinde cadrul propus de ediția anterioară, Time Series de Peter J. Diggle, prin integrarea unor date noi provenite din studii clinice și epidemiologice recente. Spre deosebire de Introductory Time Series with R, care se concentrează pe o abordare computațională pas cu pas, volumul de față menține un echilibru între fundamentul matematic al proceselor stocastice și aplicabilitatea lor imediată prin codul R furnizat.

Poziționată strategic în opera lui Diggle, cartea face tranziția de la temele clasice din Analysis of Longitudinal Data către dinamica temporală pură. Ritmul este unul susținut, specific unui curs de nivel masteral, iar structura modulară permite cititorului să navigheze rapid între modelele în timp discret și cele în timp continuu. Este o resursă care nu doar prezintă statistica, ci o ancorează în realitatea datelor din științele vieții.

Citește tot Restrânge

Din seria Oxford Statistical Science Series

Preț: 29732 lei

Preț vechi: 33741 lei
-12%

Puncte Express: 446

Carte disponibilă

Livrare economică 14-20 mai
Livrare express 28 aprilie-02 mai pentru 7592 lei


Specificații

ISBN-13: 9780198714842
ISBN-10: 019871484X
Pagini: 288
Dimensiuni: 160 x 235 x 20 mm
Greutate: 0.49 kg
Ediția:2 Revised edition
Editura: OUP OXFORD
Colecția OUP Oxford
Seria Oxford Statistical Science Series

Locul publicării:Oxford, United Kingdom

De ce să citești această carte

Recomandăm această carte studenților la master și cercetătorilor din epidemiologie sau biostatistică. Veți câștiga o înțelegere profundă a modelelor stocastice aplicate pe date reale de sănătate, beneficiind în același timp de suportul practic al limbajului R. Este resursa ideală pentru a transforma datele clinice brute în predicții și analize riguroase, fundamentate pe expertiza de zeci de ani a autorilor în cadrul Oxford Statistical Science Series.


Despre autor

Peter Diggle este profesor de statistică la Universitatea Lancaster și un expert recunoscut la nivel mondial în biostatistică și epidemiologie spațială. Opera sa vastă include titluri de referință precum Model-Based Geostatistics și Handbook of Spatial Statistics, fiind distins pentru contribuțiile sale în modelarea datelor longitudinale. Emanuele Giorgi este specializat în dezvoltarea metodelor statistice pentru supravegherea bolilor tropicale neglijate. Împreună, cei doi autori combină rigoarea academică a Universității Oxford cu o vastă experiență de teren în aplicarea metodelor statistice pentru rezolvarea problemelor globale de sănătate.


Descriere

Time series analysis is one of several branches of statistics whose practical importance has increased with the availability of powerful computational tools. Methodology that was originally developed for specialized applications, for example in finance or geophysics, is now widely available within general statistical packages. The second edition of Time Series: A Biostatistical Introduction is an introductory account of time series analysis, written from the perspective of applied statisticians whose interests lie primarily in the biomedical and health sciences. This edition has a stronger focus on substantive applications, in which each statistical analysis is directed at a specific research question. Separate chapters cover simple descriptive methods of analysis, including time-plots, smoothing, the correlogram and the periodogram; theory of stationary random processes; discrete-time models for single series; continuous-time models for single series; generalized linear models for time series of counts; models for replicated series; spectral analysis, and bivariate time series.The book is unique in its focus on biomedical and health science applications, which has been strengthened in this second edition. Nevertheless, the methods described are more widely applicable. It should be useful to teachers and students on masters-level degree courses in statistics, biostatistics and epidemiology, and to biomedical and health scientists with a knowledge of statistical methods at undergraduate level. Throughout, examples based on real datasets show a close interplay between statistical method and substantive science. This book will also describe the implementation of the methods in the R computing environment and provide access to R code and datasets.

Recenzii

The book is unique in its focus on biomedical and health science applications, which has been strengthened in this second edition. Nevertheless, the methods described are more widely applicable. It should be useful to teachers and students on masters-leveldegree courses in statistics, biostatistics and epidemiology, and to biomedical and health scientists with a knowledge of statistical methods at undergraduate level.

Notă biografică

Peter Diggle is a Distinguished University Professor Emeritus in the Faculty of Health and Medicine, Lancaster University. He holds Adjunct positions at Johns Hopkins and Yale Universities, and was president of the Royal Statistical Society from July 2014 to December 2016. His publications include 12 books and more than 300 articles on the development and application of statistical methods for spatial and longitudinal data analysis. Awards for his research in these areas include the Royal Statistical Society Guy Medal in Silver (1997), and the Dean's Medal, Johns Hopkins University School of Public Health (2023).Dr. Emanuele Giorgi, a Lancaster University Ph.D. graduate in Statistics and Epidemiology (2015), is an Associate Professor in Biostatistics at the Lancaster Medical School. While leading the Centre for Health Informatics, Computing, and Statistics (CHICAS), he specializes in the development of spatial and spatio-temporal statistical methods and their application to tropical diseases epidemiology.