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Model-Based Recursive Partitioning with Adjustment for Measurement Error

Applied to the Cox's Proportional Hazards and Weibull Model

Lingua IngleseInglese
Libro In brossura
Libro Model-Based Recursive Partitioning with Adjustment for Measurement Error Hanna Birke
Codice Libristo: 09136900
Casa editrice Springer Fachmedien Wiesbaden, gennaio 2015
Model-based recursive partitioning (MOB) provides a powerful synthesis between machine-learning insp... Descrizione completa
? points 132 b
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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.

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Informazioni sul libro

Titolo completo Model-Based Recursive Partitioning with Adjustment for Measurement Error
Autore Hanna Birke
Lingua Inglese
Rilegatura Libro - In brossura
Data di pubblicazione 2015
Numero di pagine 240
EAN 9783658085049
ISBN 3658085045
Codice Libristo 09136900
Peso 3451
Dimensioni 148 x 210 x 213
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