| Título : |
Analysis of Doubly Truncated Data : An Introduction |
| Tipo de documento: |
documento electrónico |
| Autores: |
Dörre, Achim, Autor ; Emura, Takeshi, Autor |
| Mención de edición: |
1 ed. |
| Editorial: |
Singapore [Malasya] : Springer |
| Fecha de publicación: |
2019 |
| Número de páginas: |
XVI, 109 p. 38 ilustraciones, 10 ilustraciones en color. |
| ISBN/ISSN/DL: |
978-981-1362415-- |
| Nota general: |
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. |
| Palabras clave: |
Estadísticas Biometría Teoría y métodos estadísticos Estadísticas aplicadas Bioestadística Estadística y Computación |
| Índice Dewey: |
519.5 Matemáticas estadísticas |
| Resumen: |
Este libro presenta a los lectores las metodologías estadísticas utilizadas para analizar datos doblemente truncados. Es el primer libro dedicado exclusivamente al tema y proporciona métodos basados en verosimilitud, métodos bayesianos, métodos no paramétricos y métodos de regresión lineal. Estos procedimientos se pueden utilizar para analizar eficazmente datos continuos, especialmente datos de supervivencia que surgen en bioestadística y economía. Debido a que el truncamiento es un fenómeno que se encuentra a menudo en estudios no experimentales, los métodos presentados aquí se pueden aplicar a muchas ramas de la ciencia. El libro proporciona códigos R para la mayoría de los métodos estadísticos, para ayudar a los lectores a analizar sus datos. Dado su alcance, el libro es ideal como libro de texto para estudiantes de estadística, matemáticas, econometría y otros campos. |
| Nota de contenido: |
Chapter 1: Introduction to double-truncation -- Chapter 2: Parametric inference under special exponential family -- Chapter 3: Parametric inference under location-scale family -- Chapter 4: Bayes inference -- Chapter 5: Nonparametric inference -- Chapter 6: Linear regression -- Appendix A: Data (if German company data are available) -- Appendix B: R codes for inference under exponential family -- Appendix C: R codes for inference under location-scale family -- Appendix D: R codes for Bayes inference -- Appendix E: R codes for linear regression. |
| En línea: |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
| Link: |
https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i |
Analysis of Doubly Truncated Data : An Introduction [documento electrónico] / Dörre, Achim, Autor ; Emura, Takeshi, Autor . - 1 ed. . - Singapore [Malasya] : Springer, 2019 . - XVI, 109 p. 38 ilustraciones, 10 ilustraciones en color. ISBN : 978-981-1362415-- Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
| Palabras clave: |
Estadísticas Biometría Teoría y métodos estadísticos Estadísticas aplicadas Bioestadística Estadística y Computación |
| Índice Dewey: |
519.5 Matemáticas estadísticas |
| Resumen: |
Este libro presenta a los lectores las metodologías estadísticas utilizadas para analizar datos doblemente truncados. Es el primer libro dedicado exclusivamente al tema y proporciona métodos basados en verosimilitud, métodos bayesianos, métodos no paramétricos y métodos de regresión lineal. Estos procedimientos se pueden utilizar para analizar eficazmente datos continuos, especialmente datos de supervivencia que surgen en bioestadística y economía. Debido a que el truncamiento es un fenómeno que se encuentra a menudo en estudios no experimentales, los métodos presentados aquí se pueden aplicar a muchas ramas de la ciencia. El libro proporciona códigos R para la mayoría de los métodos estadísticos, para ayudar a los lectores a analizar sus datos. Dado su alcance, el libro es ideal como libro de texto para estudiantes de estadística, matemáticas, econometría y otros campos. |
| Nota de contenido: |
Chapter 1: Introduction to double-truncation -- Chapter 2: Parametric inference under special exponential family -- Chapter 3: Parametric inference under location-scale family -- Chapter 4: Bayes inference -- Chapter 5: Nonparametric inference -- Chapter 6: Linear regression -- Appendix A: Data (if German company data are available) -- Appendix B: R codes for inference under exponential family -- Appendix C: R codes for inference under location-scale family -- Appendix D: R codes for Bayes inference -- Appendix E: R codes for linear regression. |
| En línea: |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
| Link: |
https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i |
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