Ваш любимый книжный интернет-магазин
Перейти на
GlavKniga.SU
Ваш город: Алматы
Ваше местоположение – Алматы
 Да 
От вашего выбора зависит время и стоимость доставки
Корзина: пуста
Авторизация 
  Логин
  
  Пароль
  
Регистрация  Забыли пароль?

Поиск по каталогу 
(строгое соответствие)
ISBN
Фраза в названии или аннотации
Автор
Язык книги
Год издания
с по
Электронный носитель
Тип издания
Вид издания
Отрасли экономики
Отрасли знаний
Сферы деятельности
Надотраслевые технологии
Разделы каталога
худ. литературы

Modelling Frailty for Bivariate Data. A bayesian approach to data analysis

В наличии
Местонахождение: АлматыСостояние экземпляра: новый
Бумажная
версия
Автор: Arvind Pandey
ISBN: 9783659813740
Год издания: 2016
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 184
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 46295 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Отрасли знаний:
Код товара: 155565
Способы доставки в город Алматы *
комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней
Самовывоз из города Алматы (пункты самовывоза партнёра CDEK)
Курьерская доставка CDEK из города Москва
Доставка Почтой России из города Москва
      Аннотация: Shared frailty models and correlated frailty models based on hazard rate become popular in multivariate survival data. In fact it is necessary to use shared frailty models or correlated frailty models when the population consist of individuals with different risks. Proposed shared frailty models and correlated frailty models are relevant to event time of related individuals, similar organs and repeated measurements. In these models individuals from a group shares common frailty or correlated frailty. In present study, i introduced some new shared frailty models and correlated frailty models in hazard rate and reverse hazard rate set-up. A comparison between all the introduced models is done and the best model is suggested. To judge the performance of the models we consider the simulation study. We apply our suggested models to dierent real life data sets. For our work we restricted ourself to bivariate survival data only. Similar work can be extended to higher dimensional cases
Ключевые слова: Frailty Models, survival analysis