9780471986089 - modeling in medical decision making: a bayesian approach (statistics in practice) von parmigiani, giovanni (27 Ergebnisse)
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Hardback. Zustand: New. 1st. Parallelisierte Algorithmen auf Hochleistungsrechnern ermöglichen in letzter Zeit Simulationen mit immer mehr Variablen und haben zur Entwicklung neuer, aussagekräftiger Hilfsmittel der medizinischen Statistik und Entscheidungsfindung beigetragen. Ausgehend von einem interdisziplinärern Ansatz, konze…ntriert sich der Autor in erster Linie auf Bayes-Verfahren und deren Anwendung in der Medizin. Fallstudien illustrieren die Ansätze (vor allem Bayes- und Markov-Monte-Carlo-Methoden) und deren Implementation in Computerprogramme. Mit zahlreichen Fallstudien, die nicht nur für die medizinische Entscheidungsfindung relevant und interessant sind.
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Zustand: New. Recent progress in fast, parallel computing and in simulation-based inference has lead to the development of extremely powerful statistical tools. These can now be successfully applied to address the most pressing practical and ethical concerns arising from medical decision problems. Series: Statistics in Practice.… Num Pages: 280 pages, illustrations. BIC Classification: KJMD; MB; MJ. Category: (P) Professional & Vocational; (UP) Postgraduate, Research & Scholarly; (UU) Undergraduate. Dimension: 238 x 162 x 21. Weight in Grams: 560. . 2002. 1st Edition. Hardcover. . . . .
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Gebunden. Zustand: New. .good to use as one component in a graduate course.for established statisticians and biostatisticians, the book is a good way to get up to speed. (Journal of the American Statistical Association, March 2007) .strongly recommend.[it] to clinical .
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Zustand: New. Recent progress in fast, parallel computing and in simulation-based inference has lead to the development of extremely powerful statistical tools. These can now be successfully applied to address the most pressing practical and ethical concerns arising from medical decision problems. Series: Statistics in Practice.… Num Pages: 280 pages, illustrations. BIC Classification: KJMD; MB; MJ. Category: (P) Professional & Vocational; (UP) Postgraduate, Research & Scholarly; (UU) Undergraduate. Dimension: 238 x 162 x 21. Weight in Grams: 560. . 2002. 1st Edition. Hardcover. . . . . Books ship from the US and Ireland.
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Hardback. Zustand: New. 1st. Parallelisierte Algorithmen auf Hochleistungsrechnern ermöglichen in letzter Zeit Simulationen mit immer mehr Variablen und haben zur Entwicklung neuer, aussagekräftiger Hilfsmittel der medizinischen Statistik und Entscheidungsfindung beigetragen. Ausgehend von einem interdisziplinärern Ansatz, konze…ntriert sich der Autor in erster Linie auf Bayes-Verfahren und deren Anwendung in der Medizin. Fallstudien illustrieren die Ansätze (vor allem Bayes- und Markov-Monte-Carlo-Methoden) und deren Implementation in Computerprogramme. Mit zahlreichen Fallstudien, die nicht nur für die medizinische Entscheidungsfindung relevant und interessant sind.
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Buch. Zustand: Neu. Neuware - Parallelisierte Algorithmen auf Hochleistungsrechnern ermöglichen in letzter Zeit Simulationen mit immer mehr Variablen und haben zur Entwicklung neuer, aussagekräftiger Hilfsmittel der medizinischen Statistik und Entscheidungsfindung beigetragen. Ausgehend von einem interdisziplinärern Ansatz, konz…entriert sich der Autor in erster Linie auf Bayes-Verfahren und deren Anwendung in der Medizin. Fallstudien illustrieren die Ansätze (vor allem Bayes- und Markov-Monte-Carlo-Methoden) und deren Implementation in Computerprogramme. Mit zahlreichen Fallstudien, die nicht nur für die medizinische Entscheidungsfindung relevant und interessant sind.
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Hardcover. Zustand: new. Hardcover. Medical decision making has evolved in recent years, as more complex problems are being faced and addressed based on increasingly large amounts of data. In parallel, advances in computing have led to a host of new and powerful statistical tools to support decision making. Simulation-based Baye…sian methods are especially promising, as they provide a unified framework for data collection, inference, and decision making. In addition, these methods are simple to interpret, and can help to address the most pressing practical and ethical concerns arising in medical decision making. * Provides an overview of the necessary methodological background, including Bayesian inference, Monte Carlo simulation, and utility theory. * Driven by three real applications, presented as extensively detailed case studies. * Case studies include simplified versions of the analysis, to approach complex modelling in stages. * Features coverage of meta-analysis, decision analysis, and comprehensive decision modeling. * Accessible to readers with only a basic statistical knowledge. Primarily aimed at students and practitioners of biostatistics, the book will also appeal to those working in statistics, medical informatics, evidence-based medicine, health economics, health services research, and health policy. Recent progress in fast, parallel computing and in simulation-based inference has lead to the development of extremely powerful statistical tools. These can now be successfully applied to address the most pressing practical and ethical concerns arising from medical decision problems. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.
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