Поиск по каталогу |
(строгое соответствие)
|
- Профессиональная
- Научно-популярная
- Художественная
- Публицистика
- Детская
- Искусство
- Хобби, семья, дом
- Спорт
- Путеводители
- Блокноты, тетради, открытки
Estimate Survival Function for the Breast Cancer Disease by using GRD. Estimate Survival Function for the breast cancer disease by using Generalized Raleigh distribution
В наличии
Местонахождение: Алматы | Состояние экземпляра: новый |
Бумажная
версия
версия
Автор: Hind Al-Bderi and Iden Al-Kanani
ISBN: 9783659830600
Год издания: 2016
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 100
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 31889 тг
Положить в корзину
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: This book deals with estimating the shape and scale parameters together in generalized Rayleigh distribution by using three Nonbayesian (classical) and three Bayesian methods (MLE, OLSE, RSSE, SBE, LAE and SE), then using these methods to estimate related probability functions; death density function, cumulative distribution function, survival function and hazard function (rate function). Using a sample of real data taken from Educational Hospital in Diwaniya and collect data which describe the duration of survivor for the patients who suffers from breast cancer based on diagnosis of disease or the patient's admission to a hospital. The two-parameters in generalized Rayleigh distribution were computed and estimated by using the five previously mentioned methods, then the death, survival and hazard functions were computed and estimated and finally the Wald test was applied for all parameters in generalized Rayleigh distribution for all Nonbayesian and Bayesian methods.
Ключевые слова: scale parameter, survival function, Generalized Raleigh Distribution, Lindley approximation estimator method, Shrinkage estimator method, Standard Bayes estimator method, Rank set sampling estimator method, Ordinary least squares estimator method, Maximum likelihood estimator method, shape parameter