Título :	Statistical Modeling in Biomedical Research : Contemporary Topics and Voices in the Field
Tipo de documento:	documento electrónico
Autores:	Zhao, Yichuan, ; Chen, Ding-Geng (Din),
Mención de edición:	1 ed.
Editorial:	[s.l.] : Springer
Fecha de publicación:	2020
Número de páginas:	XVIII, 491 p. 107 ilustraciones, 79 ilustraciones en color.
ISBN/ISSN/DL:	978-3-030-33416-1
Nota general:	Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave:	Biometría  Investigación cuantitativa  Procesamiento de datos  Bioestadística  Análisis de datos y Big Data  Minería de datos y descubrimiento de conocimientos
Índice Dewey:	57.015.195
Resumen:	Esta colección editada analiza los temas emergentes en el modelado estadístico para la investigación biomédica. Los principales expertos en las fronteras de la bioestadística y la investigación biomédica analizan los procedimientos estadísticos, los métodos útiles y sus novedosas aplicaciones en la investigación bioestadística. De alcance interdisciplinario, el volumen en su conjunto refleja los últimos avances en modelos estadísticos en la investigación biomédica, identifica nuevas direcciones impactantes y busca impulsar el campo hacia adelante. También fomenta la interacción de académicos en el campo, ofreciendo grandes oportunidades para estimular futuras colaboraciones. Este libro atraerá a científicos y estadísticos de datos de la industria, investigadores y estudiantes de posgrado en bioestadística y ciencias biomédicas. Cubre temas en: Análisis de datos de secuencia de próxima generación Aprendizaje profundo, medicina de precisión y sus aplicaciones Análisis de datos a gran escala y sus aplicaciones Investigación y modelado biomédico Análisis de supervivencia con estructura de datos compleja y sus aplicaciones.
Nota de contenido:	Preface -- Part I: Next Generation Sequence Data Analysis -- 1. Modeling Species Specific Gene Expression Across Multiple Regions in the Brain -- 2. Classification of EEG Motion Artifact Signals Using Spatial ICA -- 3. Weighted K-means Clustering with Observation Weight for Single-cell Epigenomic Data -- 4. Discrete Multiple Testing in Detecting Differential Methylation Using Sequencing Data -- Part II: Deep Learning, Precision Medicine and Applications -- 5. Prediction of Functional Markers of Mass Cytometry Data via Deep Learning -- 6. Building Health Application Recommender System Using Partially Penalized Regression -- 7. Hierarchical Continuous Time Hidden Markov Model, with Application in Zero-Inflated Accelerometer Data -- Part III: Large Scale Data Analysis and its Applications -- 8. Privacy Preserving Feature Selection Via Voted Wrapper Method For Horizontally Distributed Medical Data -- 9. Improving Maize Trait through Modifying Combination of Genes -- 10. Molecular Basis of Food Classification in Traditional Chinese Medicine -- 11. Discovery Among Binary Biomarkers in Heterogeneous Populations -- Part IV: Biomedical Research and the Modelling -- 12. Heat Kernel Smoothing on Manifolds and Its Application to Hyoid Bone Growth Modeling -- 13. Optimal Projections in the Distance-Based Statistical Methods -- 14. Kernel Tests for One, Two, and K-Sample Goodness-Of-Fit: State of the Art and Implementation Considerations -- 15. Hierarchical Modeling of the Effect of Pre-exposure Prophylaxis on HIV in the US -- 16. Mathematical Model of Mouse Ventricular Myocytes Overexpressing Adenylyl Cyclase Type 5 -- Part V: Survival Analysis with Complex Data Structure and its Applications -- 17. Non-Parametric Maximum Likelihood Estimator for Case-Cohort and Nested Case-Control Designs with Competing Risks Data -- Authors: Jie-Huei Wang, Chun-Hao Pan, Yi-Hau Chen and I-Shou Chang -- 18. Variable Selection in Partially Linear Proportional Hazards Model with Grouped Covariates and a Diverging Number of Parameters -- 19. Inference of Transition Probabilities in Multi-state Models using Adaptive Inverse Probability Censoring Weighting Technique.
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

Statistical Modeling in Biomedical Research : Contemporary Topics and Voices in the Field [documento electrónico] / Zhao, Yichuan, ; Chen, Ding-Geng (Din),  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2020 . - XVIII, 491 p. 107 ilustraciones, 79 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-33416-1
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.

Palabras clave:	Biometría  Investigación cuantitativa  Procesamiento de datos  Bioestadística  Análisis de datos y Big Data  Minería de datos y descubrimiento de conocimientos
Índice Dewey:	57.015.195
Resumen:	Esta colección editada analiza los temas emergentes en el modelado estadístico para la investigación biomédica. Los principales expertos en las fronteras de la bioestadística y la investigación biomédica analizan los procedimientos estadísticos, los métodos útiles y sus novedosas aplicaciones en la investigación bioestadística. De alcance interdisciplinario, el volumen en su conjunto refleja los últimos avances en modelos estadísticos en la investigación biomédica, identifica nuevas direcciones impactantes y busca impulsar el campo hacia adelante. También fomenta la interacción de académicos en el campo, ofreciendo grandes oportunidades para estimular futuras colaboraciones. Este libro atraerá a científicos y estadísticos de datos de la industria, investigadores y estudiantes de posgrado en bioestadística y ciencias biomédicas. Cubre temas en: Análisis de datos de secuencia de próxima generación Aprendizaje profundo, medicina de precisión y sus aplicaciones Análisis de datos a gran escala y sus aplicaciones Investigación y modelado biomédico Análisis de supervivencia con estructura de datos compleja y sus aplicaciones.
Nota de contenido:	Preface -- Part I: Next Generation Sequence Data Analysis -- 1. Modeling Species Specific Gene Expression Across Multiple Regions in the Brain -- 2. Classification of EEG Motion Artifact Signals Using Spatial ICA -- 3. Weighted K-means Clustering with Observation Weight for Single-cell Epigenomic Data -- 4. Discrete Multiple Testing in Detecting Differential Methylation Using Sequencing Data -- Part II: Deep Learning, Precision Medicine and Applications -- 5. Prediction of Functional Markers of Mass Cytometry Data via Deep Learning -- 6. Building Health Application Recommender System Using Partially Penalized Regression -- 7. Hierarchical Continuous Time Hidden Markov Model, with Application in Zero-Inflated Accelerometer Data -- Part III: Large Scale Data Analysis and its Applications -- 8. Privacy Preserving Feature Selection Via Voted Wrapper Method For Horizontally Distributed Medical Data -- 9. Improving Maize Trait through Modifying Combination of Genes -- 10. Molecular Basis of Food Classification in Traditional Chinese Medicine -- 11. Discovery Among Binary Biomarkers in Heterogeneous Populations -- Part IV: Biomedical Research and the Modelling -- 12. Heat Kernel Smoothing on Manifolds and Its Application to Hyoid Bone Growth Modeling -- 13. Optimal Projections in the Distance-Based Statistical Methods -- 14. Kernel Tests for One, Two, and K-Sample Goodness-Of-Fit: State of the Art and Implementation Considerations -- 15. Hierarchical Modeling of the Effect of Pre-exposure Prophylaxis on HIV in the US -- 16. Mathematical Model of Mouse Ventricular Myocytes Overexpressing Adenylyl Cyclase Type 5 -- Part V: Survival Analysis with Complex Data Structure and its Applications -- 17. Non-Parametric Maximum Likelihood Estimator for Case-Cohort and Nested Case-Control Designs with Competing Risks Data -- Authors: Jie-Huei Wang, Chun-Hao Pan, Yi-Hau Chen and I-Shou Chang -- 18. Variable Selection in Partially Linear Proportional Hazards Model with Grouped Covariates and a Diverging Number of Parameters -- 19. Inference of Transition Probabilities in Multi-state Models using Adaptive Inverse Probability Censoring Weighting Technique.
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