Statistical Methods for Dynamic Treatment Regimes (eBook)
XVI, 204 Seiten
Springer New York (Verlag)
978-1-4614-7428-9 (ISBN)
Bibhas Chakraborty is an Assistant Professor of Biostatistics at the Mailman School of Public Health, Columbia University. His primary research interests lie in dynamic treatment regimes, machine learning and data mining including reinforcement learning, causal inference, and design and analysis of clinical trials. He received a Bachelor’s degree from the University of Calcutta, a Master’s degree from the Indian Statistical Institute, and a Ph.D. in Statistics from the University of Michigan. He is the recipient of the Calderone Research Prize for Junior Faculty from the Mailman School of Public Health, Columbia University, in 2011.Erica Moodie is an Associate Professor of Biostatistics in the Department of Epidemiology, Biostatistics, and Occupational Health at McGill University. Her main interests lie in causal inference and longitudinal data with a focus on methods for HIV research. She is an Associate Editor of The International Journal of Biostatistics and Journal of Causal Inference. She received a bachelor's degree in Mathematics and Statistics from the University of Winnipeg, an M.Phil. in Epidemiology from the University of Cambridge, and a Ph.D. in Biostatistics from the University of Washington. She is the recipient of a Natural Sciences and Engineering Research Council University Faculty Award.
Introduction.- The Data: Observational Studies and Sequentially Randomized Trials.- Statistical Reinforcement Learning.- Estimation of Optimal DTRs by Modeling Contrasts of Conditional Mean Outcomes.- Estimation of Optimal DTRs by Directly Modeling Regimes.- G-computation: Parametric Estimation of Optimal DTRs.- Estimation DTRs for Alternative Outcome Types.- Inference and Non-regularity.- Additional Considerations and Final Thoughts.- Glossary.- Index.- References.
Erscheint lt. Verlag | 23.7.2013 |
---|---|
Reihe/Serie | Statistics for Biology and Health |
Verlagsort | New York |
Sprache | englisch |
Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Statistik |
Studium ► Querschnittsbereiche ► Epidemiologie / Med. Biometrie | |
Schlagworte | causal inference • Dynamic treatments • Personalized medicine • Reinforcement Learning • Statistical Methods • Treatment |
ISBN-10 | 1-4614-7428-0 / 1461474280 |
ISBN-13 | 978-1-4614-7428-9 / 9781461474289 |
Haben Sie eine Frage zum Produkt? |
Kopierschutz: Adobe-DRM
Adobe-DRM ist ein Kopierschutz, der das eBook vor Mißbrauch schützen soll. Dabei wird das eBook bereits beim Download auf Ihre persönliche Adobe-ID autorisiert. Lesen können Sie das eBook dann nur auf den Geräten, welche ebenfalls auf Ihre Adobe-ID registriert sind.
Details zum Adobe-DRM
Dateiformat: PDF (Portable Document Format)
Mit einem festen Seitenlayout eignet sich die PDF besonders für Fachbücher mit Spalten, Tabellen und Abbildungen. Eine PDF kann auf fast allen Geräten angezeigt werden, ist aber für kleine Displays (Smartphone, eReader) nur eingeschränkt geeignet.
Systemvoraussetzungen:
PC/Mac: Mit einem PC oder Mac können Sie dieses eBook lesen. Sie benötigen eine
eReader: Dieses eBook kann mit (fast) allen eBook-Readern gelesen werden. Mit dem amazon-Kindle ist es aber nicht kompatibel.
Smartphone/Tablet: Egal ob Apple oder Android, dieses eBook können Sie lesen. Sie benötigen eine
Geräteliste und zusätzliche Hinweise
Buying eBooks from abroad
For tax law reasons we can sell eBooks just within Germany and Switzerland. Regrettably we cannot fulfill eBook-orders from other countries.
aus dem Bereich