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| LEADER |
02923nmm a2200265 u 4500 |
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EB000648749 |
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| 005 |
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| 007 |
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| 008 |
140122 ||| ger |
| 020 |
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|a 9783322949226
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| 100 |
1 |
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|a Mitter, P.
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| 245 |
0 |
0 |
|a Methoden zur Analyse von Zeitverläufen
|h Elektronische Ressource
|b Anwendungen stochastischer Prozesse bei der Untersuchung von Ereignisdaten
|c von P. Mitter
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| 250 |
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|a 1st ed. 1984
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| 260 |
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|a Wiesbaden
|b Vieweg+Teubner Verlag
|c 1984, 1984
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| 300 |
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|a 208 S. 14 Abb
|b online resource
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| 505 |
0 |
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|a 1. Einleitung: Datenanalyse mit stochastischen Modellen -- 1.1. Daten und Modell -- 1.2. Beispiele und Fragestellungen -- 1.3. Datenarten und Datenstruktur -- 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 -- 2.3. 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 -- 3.3. Nicht-parametrische Schätzverfahren bei Individualdaten mit exakter Ankunftszeit: Product-Limit-Schätzer -- 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 -- 5.2. Parametrische Modelle der Zeitabhängigkeit -- 5.3. Kovariateneffekte und Zeitabhängigkeit -- 5.4. Mehr-Zustands-Modelle -- 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
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| 653 |
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|a Engineering
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| 653 |
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|a Engineering, general
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| 041 |
0 |
7 |
|a ger
|2 ISO 639-2
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| 989 |
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|b SBA
|a Springer Book Archives -2004
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| 490 |
0 |
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|a Teubner Studienskripten zur Soziologie
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| 856 |
4 |
0 |
|u https://doi.org/10.1007/978-3-322-94922-6?nosfx=y
|x Verlag
|3 Volltext
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| 082 |
0 |
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|a 620
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| 520 |
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|a 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.
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