Recursive Partitioning and Applications

Sprache: Englisch

Verlag: SPRINGER NATURE Jul 2010, 2010

1441968237 / 9781441968234

Serie: Buch 117 von 160 - Springer Series in Statistics

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Multiple complex pathways, characterized by interrelated events and c- ditions, represent routes to many illnesses, diseases, and ultimately death. Although there are substantial data and plausibility arguments suppo- ing many conditions as contributory components of pathways to illness and disease end points, we have, historically, lacked an e ective method- ogy for identifying the structure of the full pathways. Regression methods, with strong linearity assumptions and data-basedconstraints onthe extent and order of interaction terms, have traditionally been the strategies of choice for relating outcomes to potentially complex explanatory pathways. However, nonlinear relationships among candidate explanatory variables are a generic feature that must be dealt with in any characterization of how health outcomes come about. It is noteworthy that similar challenges arise from data analyses in Economics, Finance, Engineering, etc. Thus, the purpose of this book is to demonstrate the e ectiveness of a relatively recently developed methodology-recursive partitioning-as a response to this challenge. We also compare and contrast what is learned via rec- sive partitioning with results obtained on the same data sets using more traditional methods. This serves to highlight exactly where-and for what kinds of questions-recursive partitioning-based strategies have a decisive advantage over classical regression techniques. 262 pp. Englisch. …

Bestandsnummer des Verkäufers 9781441968234

Titel
Recursive Partitioning and Applications
Autor
Heping Zhang
Verlag
SPRINGER NATURE Jul 2010
Erscheinungsjahr
2010
Zustand
Neu
Einband
Buch
Sprache
Englisch
ISBN-10
1441968237
ISBN-13
9781441968234
Auflage
2. Auflage
Artikelgewicht
571 Gramm
Abmessungen
241x156x22 mm
Serie
Buch 117 von 160: Springer Series in Statistics

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