Statistical Analysis of Epidemiologic Data
Sorozatcím: Monographs in Epidemiology and Biostatistics; 35;
-
10% KEDVEZMÉNY?
- A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
- Kiadói listaár GBP 84.00
-
40 131 Ft (38 220 Ft + 5% áfa)
Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.
- Kedvezmény(ek) 10% (cc. 4 013 Ft off)
- Kedvezményes ár 36 118 Ft (34 398 Ft + 5% áfa)
Iratkozzon fel most és részesüljön kedvezőbb árainkból!
Feliratkozom
40 131 Ft
Beszerezhetőség
Megrendelésre a kiadó utánnyomja a könyvet. Rendelhető, de a szokásosnál kicsit lassabban érkezik meg.
Why don't you give exact delivery time?
A beszerzés időigényét az eddigi tapasztalatokra alapozva adjuk meg. Azért becsült, mert a terméket külföldről hozzuk be, így a kiadó kiszolgálásának pillanatnyi gyorsaságától is függ. A megadottnál gyorsabb és lassabb szállítás is elképzelhető, de mindent megteszünk, hogy Ön a lehető leghamarabb jusson hozzá a termékhez.
A termék adatai:
- Kiadás sorszáma 3
- Kiadó OUP USA
- Megjelenés dátuma 2004. június 10.
- ISBN 9780195172805
- Kötéstípus Keménykötés
- Terjedelem512 oldal
- Méret 245x156x33 mm
- Súly 839 g
- Nyelv angol
- Illusztrációk numerous line drawings and tables 0
Kategóriák
Rövid leírás:
This popular intermediate-level text continues to focus sharply on clear and practical descriptions of statistical methods for analyzing epidemiological data. Thoroughly revised throughout, the third edition includes a new chapter on Poisson regression analysis, along with many new applied examples and many fresh discussions of key analytic issues.
TöbbHosszú leírás:
Analytic procedures suitable for the study of human disease are scattered throughout the statistical and epidemiologic literature. Explanations of their properties are frequently presented in mathematical and theoretical language. This well-established text gives readers a clear understanding of the statistical methods that are widely used in epidemiologic research without depending on advanced mathematical or statistical theory. By applying these methods to actual data, Selvin reveals the strengths and weaknesses of each analytic approach. He combines techniques from the fields of statistics, biostatistics, demography and epidemiology to present a comprehensive overview that does not require computational details of the statistical techniques described.
For the Third Edition, Selvin took out some old material (e.g. the section on rarely used cross-over designs) and added new material (e.g. sections on frequently used contingency table analysis). Throughout the text he enriched existing discussions with new elements, including the analysis of multi-level categorical data and simple, intuitive arguments that exponential survival times cause the hazard function to be constant. He added a dozen new applied examples to illustrate such topics as the pitfalls of proportional mortality data, the analysis of matched pair categorical data, and the age-adjustment of mortality rates based on statistical models. The most important new feature is a chapter on Poisson regression analysis. This essential statistical tool permits the multivariable analysis of rates, probabilities and counts.
Tartalomjegyzék:
Measures of Risk: Rates and Probabilities
Variation and Bias
Statistical Power and Sample Size Calculations
Cohort Data: Description and Illustration
Spatial Data: Analysis and Estimation
The 2 x k Table and the 2 x 2 x 2 Table
The Analysis of Contingency Table Data: Logistic Model I
The Analysis of Binary Data: Logistic Model II
The Analysis of Count Data: Poisson Model
The Analysis of Matched Data: Three Approaches
Life Table Analysis: An Introduction
Survival Data: Estimation of Risk
Survival Data: Proportional Hazard Model
Appendices
Description of the WCGS data set
Binomial and Poisson distributions
The odds ratio and its properties
Partitioning the chi-square statistic
Maximum likelihood estimation and likelihood functions
Problems
