Título: The Statistical Analysis of Multivariate Failure Time Data: A Marginal Modeling Approach: 1
Autor: Ross L. Prentice, Shanshan Zhao
Sinopse: The Statistical Analysis of Multivariate Failure Time Data: A Marginal Modeling Approach provides an innovative look at methods for the analysis of correlated failure times. The focus is on the use of marginal single and marginal double failure hazard rate estimators for the extraction of regression information. For example, in a context of randomized trial or cohort studies, the results go beyond that obtained by analyzing each failure time outcome in a univariate fashion. The book is addressed to researchers, practitioners, and graduate students, and can be used as a reference or as a graduate course text. Much of the literature on the analysis of censored correlated failure time data uses frailty or copula models to allow for residual dependencies among failure times, given covariates. In contrast, this book provides a detailed account of recently developed methods for the simultaneous estimation of marginal single and dual outcome hazard rate regression parameters, with emphasis on multiplicative (Cox) models. Illustrations are provided of the utility of these methods using Women's Health Initiative randomized controlled trial data of menopausal hormones and of a low-fat dietary pattern intervention. As byproducts, these methods provide flexible semiparametric estimators of pairwise bivariate survivor functions at specified covariate histories, as well as semiparametric estimators of cross ratio and concordance functions given covariates. The presentation also describes how these innovative methods may extend to handle issues of dependent censorship, missing and mismeasured covariates, and joint modeling of failure times and covariates, setting the stage for additional theoretical and applied developments. This book extends and continues the style of the classic Statistical Analysis of Failure Time Data by Kalbfleisch and Prentice. Ross L. Prentice is Professor of Biostatistics at the Fred Hutchinson Cancer Research Center and University of Washington in Seattle, Washington. He is the recipient of COPSS Presidents and Fisher awards, the AACR Epidemiology/Prevention and Team Science awards, and is a member of the National Academy of Medicine. Shanshan Zhao is a Principal Investigator at the National Institute of Environmental Health Sciences in Research Triangle Park, North Carolina.
Contexto da obra
Quando a classificação é mais ampla, o contexto do livro costuma depender ainda mais de autoria, tema e edição. “The Statistical Analysis of Multivariate Failure Time Data: A Marginal Modeling Approach: 1”, de Ross L. Prentice, Shanshan Zhao, publicado pela editora Chapman and Hall/CRC, em 2019 e com 242 páginas, integra a categoria Livros Variados. Por isso, autoria, edição e tema acabam tendo ainda mais peso na forma de apresentar o livro.
Editora: Chapman and Hall/CRC
Páginas: 242
Ano: 2019
Edição: 1
Linguagem: pt_BR
ISBN: 9781482256574
ISBN13: 9781482256574
Sobre a editora
Os livros da editora Chapman and Hall/CRC oferecem uma experiência de leitura focada em áreas técnicas e científicas, especialmente em estatística aplicada, programação para análise de dados e modelagem matemática. O catálogo privilegia obras que combinam rigor teórico com exemplos práticos, frequentemente envolvendo softwares como R, SAS, MATLAB e Python. A linguagem tende a ser didática e detalhada, adequada para leitores acadêmicos, pesquisadores e profissionais que buscam aprofundamento em temas como análise estatística, bioinformática, modelagem computacional e programação científica. Há títulos que exploram desde fundamentos conceituais até aplicações avançadas, com um equilíbrio entre explicações teóricas e exercícios práticos, o que sugere um público com interesse em aprendizado progressivo e aplicado.
