Proceedings of the Pacific Rim Statistical Conference for Production Engineering / Choi, Dongseok ; Jang, Daeheung ; Lai, Tze Leung ; Lee, Youngjo ; Lu, Ying ; Ni, Jun ; Qian, Peter ; Qiu, Peihua ; Tiao, George  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Proceedings of the Pacific Rim Statistical Conference for Production Engineering : Big Data, Production Engineering and Statistics Tipo de documento: documento electrónico Autores: Choi, Dongseok, ; Jang, Daeheung, ; Lai, Tze Leung, ; Lee, Youngjo, ; Lu, Ying, ; Ni, Jun, ; Qian, Peter, ; Qiu, Peihua, ; Tiao, George, Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasya] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: VIII, 170 p. 36 ilustraciones, 29 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-981-10-8168-2 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  Investigación cuantitativa  Estadística en Ingeniería  Física  Informática  Química y Ciencias de la Tierra  Análisis de datos y Big Data Índice Dewey: 519 Estadística y probabilidades Resumen: Este libro presenta las actas de la Segunda Conferencia Estadística de Ingeniería de Producción de la Cuenca del Pacífico: Ingeniería de Producción, Big Data y Estadística, que tuvo lugar en la Universidad Nacional de Seúl, Corea, en diciembre de 2016. Los artículos incluidos analizan una amplia gama de desafíos estadísticos. , métodos y aplicaciones de big data en ingeniería de producción, e introducir avances recientes en métodos estadísticos relevantes. Nota de contenido: Section 1: Design and Collection of Big Data -- Section 2: Analytic Methods of Big Data -- Section 3: Operation/Production Decision Making -- Section 4 Reliability and Health Management.-Section 5: Statistical Theories Related with the Big Data -- Section 6: Recent Advances in Statistical Methods -- Section 7: Development of Statistical Software for the Big Data -- Section 8: Big Data and Its Application to Industry -- Section 9: Big Data and Its Application to Industry. 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 Proceedings of the Pacific Rim Statistical Conference for Production Engineering : Big Data, Production Engineering and Statistics [documento electrónico] / Choi, Dongseok, ; Jang, Daeheung, ; Lai, Tze Leung, ; Lee, Youngjo, ; Lu, Ying, ; Ni, Jun, ; Qian, Peter, ; Qiu, Peihua, ; Tiao, George,  . -  1 ed.  . - Singapore [Malasya] : Springer, 2018 . - VIII, 170 p. 36 ilustraciones, 29 ilustraciones en color. ISBN : 978-981-10-8168-2 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Estadísticas  Investigación cuantitativa  Estadística en Ingeniería  Física  Informática  Química y Ciencias de la Tierra  Análisis de datos y Big Data Índice Dewey: 519 Estadística y probabilidades Resumen: Este libro presenta las actas de la Segunda Conferencia Estadística de Ingeniería de Producción de la Cuenca del Pacífico: Ingeniería de Producción, Big Data y Estadística, que tuvo lugar en la Universidad Nacional de Seúl, Corea, en diciembre de 2016. Los artículos incluidos analizan una amplia gama de desafíos estadísticos. , métodos y aplicaciones de big data en ingeniería de producción, e introducir avances recientes en métodos estadísticos relevantes. Nota de contenido: Section 1: Design and Collection of Big Data -- Section 2: Analytic Methods of Big Data -- Section 3: Operation/Production Decision Making -- Section 4 Reliability and Health Management.-Section 5: Statistical Theories Related with the Big Data -- Section 6: Recent Advances in Statistical Methods -- Section 7: Development of Statistical Software for the Big Data -- Section 8: Big Data and Its Application to Industry -- Section 9: Big Data and Its Application to Industry. 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 Modelling of Survival Data with Random Effects / Ha, Il Do  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Statistical Modelling of Survival Data with Random Effects : H-Likelihood Approach Tipo de documento: documento electrónico Autores: Ha, Il Do, Autor ; Jeong, Jong-Hyeon, Autor ; Lee, Youngjo, Autor Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasya] : Springer Fecha de publicación: 2017 Número de páginas: XIV, 283 p. 23 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-981-10-6557-6 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  Bioestadística  Estadística y Computación Índice Dewey: 519.5 Matemáticas estadísticas Resumen: Este libro proporciona una introducción innovadora a la inferencia de probabilidad para datos de supervivencia correlacionados a través de la probabilidad jerárquica (o h-) para obtener la probabilidad (marginal) y abordar las dificultades computacionales en las inferencias y extensiones. El enfoque presentado en el libro supera las deficiencias de los métodos tradicionales basados ​​en la probabilidad para datos de supervivencia agrupados, como la integración intratable. El texto incluye materiales técnicos como derivaciones y pruebas en cada capítulo, así como programas de software desarrollados recientemente en R ("frailtyHL"), mientras que los ejemplos de datos del mundo real junto con un paquete R, "frailtyHL" en CRAN, brindan a los lectores con útiles herramientas prácticas. Al revisar los nuevos desarrollos desde la introducción de la probabilidad h al análisis de supervivencia (métodos para la estimación de intervalos de la fragilidad individual y para la selección de variables de los efectos fijos en la clase general de modelos de fragilidad) y orientar direcciones futuras, el libro es de interés para investigadores en los campos de la medicina y la genética, estudiantes de posgrado y doctorados (bio)estadísticos. . Nota de contenido: Introduction -- Classical Survival Analysis -- H-likelihood Approach to Random-Effects Models -- Simple Frailty Models -- Multi-Component Frailty Models -- Competing Risks Frailty Models -- Variable Selection for Frailty Models -- Mixed-Effects Survival Models -- Joint Model for Repeated Measures and Survival Data -- Further Topics -- A Formula for fitting fixed and random effects -- References -- 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 Statistical Modelling of Survival Data with Random Effects : H-Likelihood Approach [documento electrónico] / Ha, Il Do, Autor ; Jeong, Jong-Hyeon, Autor ; Lee, Youngjo, Autor  . -  1 ed.  . - Singapore [Malasya] : Springer, 2017 . - XIV, 283 p. 23 ilustraciones. ISBN : 978-981-10-6557-6 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  Bioestadística  Estadística y Computación Índice Dewey: 519.5 Matemáticas estadísticas Resumen: Este libro proporciona una introducción innovadora a la inferencia de probabilidad para datos de supervivencia correlacionados a través de la probabilidad jerárquica (o h-) para obtener la probabilidad (marginal) y abordar las dificultades computacionales en las inferencias y extensiones. El enfoque presentado en el libro supera las deficiencias de los métodos tradicionales basados ​​en la probabilidad para datos de supervivencia agrupados, como la integración intratable. El texto incluye materiales técnicos como derivaciones y pruebas en cada capítulo, así como programas de software desarrollados recientemente en R ("frailtyHL"), mientras que los ejemplos de datos del mundo real junto con un paquete R, "frailtyHL" en CRAN, brindan a los lectores con útiles herramientas prácticas. Al revisar los nuevos desarrollos desde la introducción de la probabilidad h al análisis de supervivencia (métodos para la estimación de intervalos de la fragilidad individual y para la selección de variables de los efectos fijos en la clase general de modelos de fragilidad) y orientar direcciones futuras, el libro es de interés para investigadores en los campos de la medicina y la genética, estudiantes de posgrado y doctorados (bio)estadísticos. . Nota de contenido: Introduction -- Classical Survival Analysis -- H-likelihood Approach to Random-Effects Models -- Simple Frailty Models -- Multi-Component Frailty Models -- Competing Risks Frailty Models -- Variable Selection for Frailty Models -- Mixed-Effects Survival Models -- Joint Model for Repeated Measures and Survival Data -- Further Topics -- A Formula for fitting fixed and random effects -- References -- 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

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