Título :	Modern Bayesian Statistics in Clinical Research
Tipo de documento:	documento electrónico
Autores:	Cleophas, Ton J., Autor ; Zwinderman, Aeilko H., Autor
Mención de edición:	1 ed.
Editorial:	[s.l.] : Springer
Fecha de publicación:	2018
Número de páginas:	X, 188 p. 84 ilustraciones, 38 ilustraciones en color.
ISBN/ISSN/DL:	978-3-319-92747-3
Nota general:	Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave:	Ciencias Médicas  Biometría  Ciencias de la Salud  Bioestadística
Índice Dewey:	610 Medicina (Generalidades)
Resumen:	El libro de texto actual ha sido escrito como una ayuda para los estudiantes y profesionales médicos/de la salud para el estudio de la estadística bayesiana moderna, donde las probabilidades anteriores y posteriores han sido reemplazadas por distribuciones de probabilidad anteriores y posteriores. ¿Por qué las distribuciones de probabilidad pueden estimar mejor que las distribuciones normales las incertidumbres de los resultados de las pruebas estadísticas? Nadie lo sabe con seguridad, y el uso de distribuciones de probabilidad en lugar de distribuciones normales apenas ha comenzado, pero ya todo el mundo las está probando y utilizando. La versión 25 (2017) del software estadístico SPSS ha comenzado a proporcionar un módulo combinado titulado Estadísticas bayesianas que incluye casi todas las pruebas bayesianas modernas (pruebas t bayesianas, análisis de varianza (anova), regresión lineal, tablas cruzadas, etc.). Las estadísticas bayesianas modernas se basan en probabilidades biológicas y pueden ajustarse mejor a los datos clínicos que las pruebas tradicionales basadas en distribuciones normales. Esta es la primera edición que implica sistemáticamente las estadísticas bayesianas modernas en el análisis de datos clínicos tradicionales. Esta edición también demuestra que los procedimientos de Markov Chain Monte Carlo establecidos como pruebas bayesianas proporcionan coeficientes de correlación más sólidos que las pruebas tradicionales. También muestra que las estadísticas de trayectoria tradicionales son textual y conceptualmente similares a los teoremas de Bayes, y que los modelos de ecuaciones estructurales calculados a partir de ellos son la base de las regresiones de múltiples pasos, como se usan con las redes bayesianas causales. .
Nota de contenido:	Preface -- General Introduction to Modern Bayesian Statistics -- Traditional Bayes: Diagnostic Tests, Genetic Research, Bayes and Drug Trials -- Bayesian Tests for One Sample Continuous Data -- Bayesian Tests for One Sample Binary Data -- Bayesian Paired T-Tests -- Bayesian Unpaired T-Tests -- Bayesian Regressions -- Bayesian Analysis of Variance (Anova) -- Bayesian Loglinear Regression -- Bayesian Poisson Rate Analysis -- Bayesian Pearson Correlations -- Bayesian Statistics: Markov Chain Monte Carlo Sampling -- Bayes and Causal Relationships -- Bayesian Network -- Index. .
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

Modern Bayesian Statistics in Clinical Research [documento electrónico] / Cleophas, Ton J., Autor ; Zwinderman, Aeilko H., Autor  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2018 . - X, 188 p. 84 ilustraciones, 38 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-319-92747-3
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.

Palabras clave:	Ciencias Médicas  Biometría  Ciencias de la Salud  Bioestadística
Índice Dewey:	610 Medicina (Generalidades)
Resumen:	El libro de texto actual ha sido escrito como una ayuda para los estudiantes y profesionales médicos/de la salud para el estudio de la estadística bayesiana moderna, donde las probabilidades anteriores y posteriores han sido reemplazadas por distribuciones de probabilidad anteriores y posteriores. ¿Por qué las distribuciones de probabilidad pueden estimar mejor que las distribuciones normales las incertidumbres de los resultados de las pruebas estadísticas? Nadie lo sabe con seguridad, y el uso de distribuciones de probabilidad en lugar de distribuciones normales apenas ha comenzado, pero ya todo el mundo las está probando y utilizando. La versión 25 (2017) del software estadístico SPSS ha comenzado a proporcionar un módulo combinado titulado Estadísticas bayesianas que incluye casi todas las pruebas bayesianas modernas (pruebas t bayesianas, análisis de varianza (anova), regresión lineal, tablas cruzadas, etc.). Las estadísticas bayesianas modernas se basan en probabilidades biológicas y pueden ajustarse mejor a los datos clínicos que las pruebas tradicionales basadas en distribuciones normales. Esta es la primera edición que implica sistemáticamente las estadísticas bayesianas modernas en el análisis de datos clínicos tradicionales. Esta edición también demuestra que los procedimientos de Markov Chain Monte Carlo establecidos como pruebas bayesianas proporcionan coeficientes de correlación más sólidos que las pruebas tradicionales. También muestra que las estadísticas de trayectoria tradicionales son textual y conceptualmente similares a los teoremas de Bayes, y que los modelos de ecuaciones estructurales calculados a partir de ellos son la base de las regresiones de múltiples pasos, como se usan con las redes bayesianas causales. .
Nota de contenido:	Preface -- General Introduction to Modern Bayesian Statistics -- Traditional Bayes: Diagnostic Tests, Genetic Research, Bayes and Drug Trials -- Bayesian Tests for One Sample Continuous Data -- Bayesian Tests for One Sample Binary Data -- Bayesian Paired T-Tests -- Bayesian Unpaired T-Tests -- Bayesian Regressions -- Bayesian Analysis of Variance (Anova) -- Bayesian Loglinear Regression -- Bayesian Poisson Rate Analysis -- Bayesian Pearson Correlations -- Bayesian Statistics: Markov Chain Monte Carlo Sampling -- Bayes and Causal Relationships -- Bayesian Network -- Index. .
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