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mitter p. - methoden zur analyse von zeitverläufen

Methoden zur Analyse von Zeitverläufen Anwendungen stochastischer Prozesse bei der Untersuchung von Ereignisdaten




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Dettagli

Genere:Libro
Lingua: Tedesco
Pubblicazione: 12/1983
Edizione: 1984





Trama

Aus dem Inhalt: Datenanalyse mit stochastischen Modellen / Soziale Karrieren / Grundlegende Konzepte stochastischer Modelle / Nichtparametrische Verfahren / Semiparametrische Verfahren (Cox-Regression) / Parametrische Verfahren / Beispiele und Analysen mit dem Programm RATE




Sommario

1. Einleitung: Datenanalyse mit stochastischen Modellen.- 1.1. Daten und Modell.- 1.2. Beispiele und Fragestellungen.- 1.3. Datenarten und Datenstruktur.- 1.3.1. Ereignisdaten.- 1.3.2. Ereignisdaten als Individualdaten und gruppierte Daten.- 1.3.3. Alternative Datenstrukturen.- 1.4. Einige Vorteile der Datenanalyse mit stochastischen Modellen.- 2. Grundlegende Konzepte stochastischer Modelle.- 2.1. Arten stochastischer Prozesse.- 2.2. Das Zwei-Zustands-Modell mit absorbierendem Zielzustand.- 2.2.1. Übergangsrate, Überlebensfunktion und Verteilungen.- 2.2.2. Das Modell mit zeitunabhängiger Rate.- 2.2.3. Zeitabhängige Raten.- 2.2.4. Berücksichtigung von Heterogenität.- 2.3. Mehr-Zustands-Modelle.- 2.4. Maximum-Likelihood-Schätzung der Übergangsrate.- 3. Nicht-parametrische Verfahren.- 3.1. Explorative Datenanalyse.- 3.2. Nicht-parametrische Schätzverfahren bei gruppierten Zeitbereichs-Daten: Life-Table-Schätzer.- 3.2.1. Berechnung der Werte einer Sterbetafel.- 3.2.2. Programmbeispiele mit SPSS und BMDP.- 3.3. Nicht-parametrische Schätzverfahren bei Individualdaten mit exakter Ankunftszeit: Product-Limit-Schätzer.- 3.3.1. Product-Limit-Schätzformeln.- 3.3.2. Programmbeispiel mit BMDP.- 3.4. Nicht-parametrische Verfahren für den Vergleich von Subgruppen.- 4. Semi-parametrische Verfahren.- 4.1. Das Proportional-Hazards-Modell von COX.- 4.2. Die Partial-Likelihood-Methode von COX.- 4.3. Das geschichtete Cox-Modell und die Überprüfung der Proportionalitätsannahme.- 4.4. Signifikanztests und Stepwise-Regression.- 4.5. Anwendungsbeispiel Arbeitslosigkeit mit dem Programm BMDP.- 5. Parametrische Verfahren.- 5.1. Das log-lineare Basismodell.- 5.1.1. Das Modell und die Interpretation der Koeffizienten.- 5.1.2. Qualitative Variablen als Kovariate.- 5.1.3. Qualitative und quantitative Kovariate: Berechnungen mit dem Programm RATE.- 5.2. Parametrische Modelle der Zeitabhängigkeit.- 5.2.1. Exponentialverteilung.- 5.2.2. Weibullverteilung.- 5.2.3. Weibullverteilung und Gompertz-Makeham-Verteilung als Extremwertverteilungen.- 5.2.4. Das Sichel-Modell.- 5.2.5. Log-Normal-Verteilung und log-logistische Verteilung.- 5.2.6. Graphische Verfahren.- 5.2.7. Anwendungsbeispiel Ehescheidungsdaten.- 5.3. Kovariateneffekte und Zeitabhängigkeit.- 5.3.1. Die verallgemeinerte Gompertz-Makeham-Funktion in RATE.- 5.3.2. Weitere RATE-Modelle.- 5.4. Mehr-Zustands-Modelle.- 5.4.1. Parameterschätzung bei Mehr-Zustands-Modellen.- 5.4.2. Die dynamische Analyse von Mehr-Zustands-Modellen.- 5.4.2.1. Überlebensfunktionen und mittlere Ankunftszeiten.- 5.4.2.2. Die Wahrscheinlichkeitsverteilung der Zustandsvariablen Y(t).- 6. Ausblick.- 1. Notation und Definition der wichtigsten Terme.- 2. Ableitung der Überlebensfunktion und einiger weiterer Beziehungen beim Zwei-Zustands-Modell mit absorbierendem Zielzustand.- 3. Ableitung der Maximum-Likelihood-Schätzer bei qualitativen Kovariaten.- 4. Die Ableitung der Differentialgleichungen für die Zustandswahrscheinlichkeiten bei Multi-State-Modellen.










Altre Informazioni

ISBN:

9783519001225

Condizione: Nuovo
Collana: Teubner Studienskripten zur Soziologie
Dimensioni: 0 x 0 mm Ø 235 gr
Formato: Brossura
Illustration Notes:14 Illustrations, black and white
Pagine Arabe: 208


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