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Stratégies de Modélisation de Régression: avec Applications aux Modèles Linéaires, Régression Logistique et Ordinaire, et Analyse de Survie (Série Springer dans les Statistiques)

<p>Cette deuxième édition très attendue présente de nouveaux chapitres et sections, 225 nouvelles références, et un logiciel R complet. Conformément à l'édition précédente, ce livre concerne l'art et la science de l'analyse de données et de la modélisation prédictive, ce qui implique de choisir et d'utiliser plusieurs outils. Au lieu de présenter des techniques isolées, ce texte met l'accent sur des stratégies de résolution de problèmes qui traitent les nombreux problèmes rencontrés lors du développement de modèles multivariables en utilisant des données réelles et non des exemples de manuels scolaires standard. Il inclut des méthodes d'imputation pour traiter les données manquantes efficacement, des méthodes pour ajuster les relations non linéaires et pour faire de l'estimation des transformations une partie formelle du processus de modélisation, des méthodes pour traiter "trop de variables à analyser et pas assez d'observations", et des techniques de validation de modèles puissantes basées sur le bracelet de démarrage. Le lecteur acquérira une compréhension approfondie de la précision prédictive et des dangers de la catégorisation des prédicteurs ou des résultats continus.</p>

Format de livre

Date de parution

Nombre de pages

Éditeur

<p>Cette deuxième édition très attendue présente de nouveaux chapitres et sections, 225 nouvelles références, et un logiciel R complet. Conformément à l'édition précédente, ce livre concerne l'art et la science de l'analyse de données et de la modélisation prédictive, ce qui implique de choisir et d'utiliser plusieurs outils. Au lieu de présenter des techniques isolées, ce texte met l'accent sur des stratégies de résolution de problèmes qui traitent les nombreux problèmes rencontrés lors de la création de modèles multi-variables en utilisant des données réelles et non des exemples de manuels scolaires standard.<br/>Reggression Modelling Strategy présente des études de cas à grande échelle de séries de données non triviales au lieu d'illustrations trop simplifiées de chaque méthode. Ces études de cas utilisent les fonctions R librement disponibles qui rendent les multiples tâches d'imputation, de modélisme, de validation et d'interprétation décrites dans le livre relativement faciles à réaliser. La plupart des méthodes dans ce texte s'appliquent à tous les modèles de régression, mais une attention particulière est portée à la régression multiple en utilisant les moindres carrés généralisés pour les données longitudinales, le modèle logistique binaire, les modèles pour les réponses ordinaires, les modèles de régression de survie paramétrique et le modèle de survie semi-parométrique Cox. Un nouvel accent est donné à l'analyse robuste des variables dépendantes continues en utilisant la régression ordinale. Comme dans la première édition, ce texte est destiné aux Maîtres ou aux Docteurs. niveau des étudiants diplômés qui ont eu une probabilité d'introduction générale et un cours de statistiques et qui sont bien versés dans la régression multiple ordinaire et l'algèbre intermédiaire. Le livre servira également de référence pour les analystes de données et les méthodologues statistiques, car il contient une enquête à jour et une bibliothèque sur les techniques de modélisation statistique modernes.</p><br/><p></p><br/><p>Frank E. Harrell, Jr. est Professeur de Biostatistics et Président, Département de Biostatistics, École de Médecine de l'Université Vanderbilt, Nashville. Il a développé de nombreuses méthodes pour la modélisation prédictive, quantifier l'exactitude prédictive et valider les modèles et a publié de nombreux modèles et articles prédictifs sur des statistiques appliquées, des recherches médicales et des essais cliniques. Il est membre du tableau éditorial de plusieurs journaux biomédicaux et méthodiques. Il est un Fellow de l'American Statistical Association (ASA) et un consultant auprès de la U.S. Food and Drug Administration et de l'industrie pharmaceutique. Il enseigne un cours de fin d'études en stratégies de régression et un cours de biostatistique pour les chercheurs médicaux. En 2014, il a été choisi pour recevoir le WJ Dixon Award for Excellence in Statistical Consulting par l'ASA.</p>

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