Literatura académica sobre el tema "Data censoring"
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Artículos de revistas sobre el tema "Data censoring"
Moradian, Hoora, Denis Larocque y François Bellavance. "Survival forests for data with dependent censoring". Statistical Methods in Medical Research 28, n.º 2 (24 de agosto de 2017): 445–61. http://dx.doi.org/10.1177/0962280217727314.
Texto completoWillems, SJW, A. Schat, MS van Noorden y M. Fiocco. "Correcting for dependent censoring in routine outcome monitoring data by applying the inverse probability censoring weighted estimator". Statistical Methods in Medical Research 27, n.º 2 (17 de marzo de 2016): 323–35. http://dx.doi.org/10.1177/0962280216628900.
Texto completoEmura, Takeshi y Yi-Hau Chen. "Gene selection for survival data under dependent censoring: A copula-based approach". Statistical Methods in Medical Research 25, n.º 6 (11 de julio de 2016): 2840–57. http://dx.doi.org/10.1177/0962280214533378.
Texto completoSparks, R. S., G. Sutton, P. Toscas y J. T. Ormerod. "Modelling Inverse Gaussian Data with Censored Response Values: EM versus MCMC". Advances in Decision Sciences 2011 (5 de julio de 2011): 1–8. http://dx.doi.org/10.1155/2011/571768.
Texto completoSun, Yanqing y Jimin Lee. "Testing independent censoring for longitudinal data". Statistica Sinica 21, n.º 3 (1 de junio de 2011): 1315–39. http://dx.doi.org/10.5705/ss.2009.251.
Texto completoD’Arrigo, Graziella, Daniela Leonardis, Samar Abd ElHafeez, Maria Fusaro, Giovanni Tripepi y Stefanos Roumeliotis. "Methods to Analyse Time-to-Event Data: The Kaplan-Meier Survival Curve". Oxidative Medicine and Cellular Longevity 2021 (20 de septiembre de 2021): 1–7. http://dx.doi.org/10.1155/2021/2290120.
Texto completoGómez, Guadalupe, M. Luz Calle, Ramon Oller y Klaus Langohr. "Tutorial on methods for interval-censored data and their implementation in R". Statistical Modelling 9, n.º 4 (diciembre de 2009): 259–97. http://dx.doi.org/10.1177/1471082x0900900402.
Texto completoNagy, M. y Adel Fahad Alrasheedi. "Estimations of Generalized Exponential Distribution Parameters Based on Type I Generalized Progressive Hybrid Censored Data". Computational and Mathematical Methods in Medicine 2022 (29 de marzo de 2022): 1–15. http://dx.doi.org/10.1155/2022/8058473.
Texto completoBelviso, Nicholas, Yichi Zhang, Herbert D. Aronow, Richard Wyss, Marilyn Barbour, Stephen Kogut, Oluwadolapo D. Lawal, Si Y. Zhan, Prabhani Kuruppumullage Don y Xuerong Wen. "Addressing Posttreatment Selection Bias in Comparative Effectiveness Research, Using Real-World Data and Simulation". American Journal of Epidemiology 191, n.º 2 (6 de octubre de 2021): 331–40. http://dx.doi.org/10.1093/aje/kwab242.
Texto completoBelviso, Nicholas, Yichi Zhang, Herbert D. Aronow, Richard Wyss, Marilyn Barbour, Stephen Kogut, Oluwadolapo D. Lawal, Si Y. Zhan, Prabhani Kuruppumullage Don y Xuerong Wen. "Addressing Posttreatment Selection Bias in Comparative Effectiveness Research, Using Real-World Data and Simulation". American Journal of Epidemiology 191, n.º 2 (6 de octubre de 2021): 331–40. http://dx.doi.org/10.1093/aje/kwab242.
Texto completoTesis sobre el tema "Data censoring"
López, Segovia Lucas. "Survival data analysis with heavy-censoring and long-term survivors". Doctoral thesis, Universitat Politècnica de Catalunya, 2014. http://hdl.handle.net/10803/276170.
Texto completoLa investigación desarrollada en esta tesis ha sido motivada por dos conjuntos de datos, introducidos en el capítulo 2, uno relacionado con la mortalidad de terneros desde el nacimiento hasta el destete, el otro con la supervivencia de los pacientes diagnosticados con melanoma. En ambos el porcentaje de censura es alto, la presencia de individuos inmunes es probable y un modelo que tome en cuenta esta proporción no despreciable de individuos inmunes será el más apropiado para su análisis. Los modelos de cura combinados se introducen en el capítulo 3 junto con el software disponible para realizar el análisis, tales como SAS, R y STATA, entre otros. Investigamos el efecto que una alta censura podría tener en la estimación de los coeficientes de regresión en el modelo de Cox, vía estudios de simulación para varios escenarios dado por diferentes tamaños de muestra y niveles de censura. Los resultados son presentados en el capítulo 4. La aplicación de un modelo de cura combinado, que incluye un modelo de Cox para la parte de supervivencia y un modelo logístico para la parte de cura de los pacientes con melanoma, se describe en el capítulo 5. Se presentan discusiones acerca de la prueba para el seguimiento suficiente y niveles de censura. El análisis se realiza mediante la macro de SAS: PSPMCM. Los resultados muestran que los pacientes con ganglios linfáticos Centinela (SLN): con biopsia negativa, nivel de Clark de invasión I-III, subtipo histopatológica de Melanoma maligno: con extensión superficial (SSM), menores de 46 años y mujer, tienen más probabilidades de ser curados, mientras que pacientes con melanoma en cabeza o cuello, Breslow micrométrico mayor o igual a 4mm de profundidad y ulceración presente, son pacientes con mayor riesgo de recaída. En particular, pacientes con Breslow micrométrico mayor o igual 4mm de profundidad están en riesgo de muerte. Por otra parte, como los modelos de cura combinados no tienen la propiedad de riesgos proporcionales para la población, estos pueden ser extendidos a modelos de cura no combinados via modelos de transformación no lineal definidos en Tsodikov (2003). Se presenta aplicación de los modelos de riesgo extendido para los datos de mortalidad de terneros en el capítulo 6. La metodología permite obtener estimaciones de la proporción de cura, así como los efectos de los factores genéticos y ambientales para cada rebaño. Una característica relevante de los modelos de cura no combinados es que modelan por separado, los factores que podrían afectar la supervivencia de aquellos que afectan el modelo de cura, y la interpretación es relativamente fácil. Los resultados se muestran en la sección 6.3.1 y se obtuvieron utilizando la librería NLTM del paquete estadístico R. Los efectos a corto plazo (mortalidad) y a largo plazo (sobrevivientes) son determinados para cada factor, así como su significación estadística en cada rebaño. Por ejemplo en el rebaño 1, encontramos que el mes del parto y la dificultad al nacer son estadísticamente significativos para la proporción no susceptible (sobrevivientes a largo plazo). Terneros nacidos en el periodo Marzo-Agosto tienen baja probabilidad de sobrevivir que aquellos nacidos en septiembre y febrero; y la probabilidad de sobrevivir es mucho menor para aquellos que tienen dificultades en el parto. Para el rebaño 7 el efecto de la dificultad al parto es diferente al rebaño 1, sólo es significativa la categoría fuertemente asistida. Los terneros de partos fuertemente asistidos tienen menor probabilidad de sobrevivir que aquellos sin asistencia. Respecto a los efectos a corto plazo (mortalidad), sólo encontramos predictores estadísticamente significativos en el rebaño 7 donde el riesgo de muerte de los nacidos de madres con una larga vida reproductiva, están al doble del riesgo de muerte que los nacidos de madres más jóvenes. Se incluye una discusión sobre las conclusiones erróneas que pueden obtenerse de los modelos estándar sino se toma en cuenta la cura.
Xiao, Tao. "Bayesian Threshold Regression for Current Status Data with Informative Censoring". The Ohio State University, 2015. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=osu1438272888.
Texto completoChiung-Yu, Huang. "Modeling and estimation for recurrent event data with dependent censoring". Available to US Hopkins community, 2002. http://wwwlib.umi.com/dissertations/dlnow/3048475.
Texto completoRaikou, Maria. "Estimating medical care costs : an examination under conditions of censoring". Thesis, City University London, 2003. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.269356.
Texto completoYounger, Jaime. "Goodness-of-Fit for Length-Biased Survival Data with Right-Censoring". Thesis, Université d'Ottawa / University of Ottawa, 2012. http://hdl.handle.net/10393/20670.
Texto completoChatora, Tinashe. "Joint models for nonlinear longitudinal profiles in the presence of informative censoring". Doctoral thesis, University of Cape Town, 2018. http://hdl.handle.net/11427/29564.
Texto completoZhang, Yue. "Bayesian Cox Models for Interval-Censored Survival Data". University of Cincinnati / OhioLINK, 2016. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=ucin1479476510362603.
Texto completoZhao, Yonggang. "The general linear model for censored data". The Ohio State University, 2003. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=osu1054781042.
Texto completoCheng, Peiyao. "Efficiency of an Unbalanced Design in Collecting Time to Event Data with Interval Censoring". Scholar Commons, 2016. http://scholarcommons.usf.edu/etd/6479.
Texto completoChen, Li. "A comparison of methods in the presence of censored cost data under different censoring mechanisms". Thesis, University of Ottawa (Canada), 2005. http://hdl.handle.net/10393/26868.
Texto completoLibros sobre el tema "Data censoring"
Emura, Takeshi y Yi-Hau Chen. Analysis of Survival Data with Dependent Censoring. Singapore: Springer Singapore, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-10-7164-5.
Texto completoEvans, James W. Censoring data for resistance factor calculations in load and resistance factor design: A preliminary study. Madison, WI: United States Dept. of Agriculture, Forest Service, Forest Products Laboratory, 2007.
Buscar texto completoEvans, James W. Censoring data for resistance factor calculations in load and resistance factor design: A preliminary study. Madison, WI: United States Dept. of Agriculture, Forest Service, Forest Products Laboratory, 2007.
Buscar texto completoAnalysis for Time-to-Event Data under Censoring and Truncation. Elsevier, 2017. http://dx.doi.org/10.1016/c2015-0-01505-2.
Texto completoEmura, Takeshi y Yi-Hau Chen. Analysis of Survival Data with Dependent Censoring: Copula-Based Approaches. Springer, 2018.
Buscar texto completoWang, Huan y Hongsheng Dai. Analysis for Time-To-Event Data under Censoring and Truncation. Elsevier Science & Technology Books, 2016.
Buscar texto completoMartens, David. Data Science Ethics. Oxford University Press, 2022. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780192847263.001.0001.
Texto completoWatson, Peter. Survival analysis. Oxford University Press, 2015. http://dx.doi.org/10.1093/med:psych/9780198527565.003.0018.
Texto completoCapítulos de libros sobre el tema "Data censoring"
Kovanic, Pavel. "Data Censoring". En Mathematical Gnostics, 143–58. Boca Raton: CRC Press, 2023. http://dx.doi.org/10.1201/9780429441196-14.
Texto completoCramer, Erhard y George Iliopoulos. "Adaptive Progressive Censoring". En Ordered Data Analysis, Modeling and Health Research Methods, 73–86. Cham: Springer International Publishing, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-25433-3_5.
Texto completoGross, Shulamith y Catherine Huber-Carol. "Multivariate Survival Data With Censoring". En Statistical Models and Methods for Biomedical and Technical Systems, 55–65. Boston, MA: Birkhäuser Boston, 2008. http://dx.doi.org/10.1007/978-0-8176-4619-6_5.
Texto completoBalakrishnan, N. y Erhard Cramer. "Progressive Censoring: Data and Models". En The Art of Progressive Censoring, 3–20. New York, NY: Springer New York, 2014. http://dx.doi.org/10.1007/978-0-8176-4807-7_1.
Texto completoEmura, Takeshi y Yi-Hau Chen. "Copula Models for Dependent Censoring". En Analysis of Survival Data with Dependent Censoring, 27–40. Singapore: Springer Singapore, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-10-7164-5_3.
Texto completoBalakrishnan, N. y Erhard Cramer. "Progressive Type-I Interval Censored Data". En The Art of Progressive Censoring, 421–25. New York, NY: Springer New York, 2014. http://dx.doi.org/10.1007/978-0-8176-4807-7_18.
Texto completoBalakrishnan, N. y Erhard Cramer. "Stress–Strength Models with Progressively Censored Data". En The Art of Progressive Censoring, 507–13. New York, NY: Springer New York, 2014. http://dx.doi.org/10.1007/978-0-8176-4807-7_24.
Texto completoBalakrishnan, N. y Erhard Cramer. "Bayesian Inference for Progressively Type-II Censored Data". En The Art of Progressive Censoring, 341–53. New York, NY: Springer New York, 2014. http://dx.doi.org/10.1007/978-0-8176-4807-7_15.
Texto completoBalakrishnan, N. y Erhard Cramer. "Statistical Intervals for Progressively Type-II Censored Data". En The Art of Progressive Censoring, 379–419. New York, NY: Springer New York, 2014. http://dx.doi.org/10.1007/978-0-8176-4807-7_17.
Texto completoFeigelson, Eric D. "Censoring in Astronomical Data Due to Nondetections". En Statistical Challenges in Modern Astronomy, 221–37. New York, NY: Springer New York, 1992. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4613-9290-3_24.
Texto completoActas de conferencias sobre el tema "Data censoring"
Postavaru, Stefan y Ionut-MihaIta Plesea. "Censoring Sensitive Data from Images". En 2016 18th International Symposium on Symbolic and Numeric Algorithms for Scientific Computing (SYNASC). IEEE, 2016. http://dx.doi.org/10.1109/synasc.2016.073.
Texto completoDiniz, Paulo S. R. y Hamed Yazdanpanah. "Data censoring with set-membership algorithms". En 2017 IEEE Global Conference on Signal and Information Processing (GlobalSIP). IEEE, 2017. http://dx.doi.org/10.1109/globalsip.2017.8308616.
Texto completoWang, Zifeng, Zheng Yu, Qing Ling, Dimitris Berberidis y Georgios B. Giannakis. "Distributed recursive least-squares with data-adaptive censoring". En 2017 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). IEEE, 2017. http://dx.doi.org/10.1109/icassp.2017.7953280.
Texto completoWang, Gang, Dimitris Berberidis, Vassilis Kekatos y Georgios B. Giannakis. "Online reconstruction from big data via compressive censoring". En 2014 IEEE Global Conference on Signal and Information Processing (GlobalSIP). IEEE, 2014. http://dx.doi.org/10.1109/globalsip.2014.7032132.
Texto completoYang, Miao, Liu Yang, Zhenghang Zhu, Haifeng Wang y Hua Qian. "Data Censoring in Renewable Energy Enabled Wireless Sensor Networks". En 2019 IEEE 90th Vehicular Technology Conference (VTC2019-Fall). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.1109/vtcfall.2019.8891576.
Texto completoZhu, Hongbin, Xiliang Luo, Fangfei Shen, Hua Qian y Yang Yang. "A queuing method for adaptive censoring in big data processing". En ICC 2017 - 2017 IEEE International Conference on Communications. IEEE, 2017. http://dx.doi.org/10.1109/icc.2017.7996542.
Texto completoFernandez-Bes, Jesus, Rocio Arroyo-Valles y Jesus Cid-Sueiro. "Cooperative data censoring for energy-efficient communications in Sensor Networks". En 2011 IEEE International Workshop on Machine Learning for Signal Processing (MLSP). IEEE, 2011. http://dx.doi.org/10.1109/mlsp.2011.6064553.
Texto completoChen, Junlin y Uyen Trang Nguyen. "A Robust Protocol for Circumventing Censoring Firewalls". En 2018 IEEE International Conference on Internet of Things (iThings) and IEEE Green Computing and Communications (GreenCom) and IEEE Cyber, Physical and Social Computing (CPSCom) and IEEE Smart Data (SmartData). IEEE, 2018. http://dx.doi.org/10.1109/cybermatics_2018.2018.00299.
Texto completoWu, D. C., A. D. Peralta, M. N. Menon y J. C. Cuccio. "Subcritical Crack Growth Life Prediction for Ceramic Components of Advanced Heat Engines". En ASME 1995 International Gas Turbine and Aeroengine Congress and Exposition. American Society of Mechanical Engineers, 1995. http://dx.doi.org/10.1115/95-gt-236.
Texto completoWang, Yu, Xiao-Qin Zhang y Dian-Jun Lu. "Research on exponential distribution and type-II hybrid censoring data model". En International Workshop on Wireless Communication and Network (IWWCN2015). WORLD SCIENTIFIC, 2015. http://dx.doi.org/10.1142/9789814733663_0036.
Texto completoInformes sobre el tema "Data censoring"
Gilbert, R. O. A review of statistical methods for data sets with multiple censoring points. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), julio de 1995. http://dx.doi.org/10.2172/650341.
Texto completoEvans, James W. y David W. Green. Censoring Data for Resistance Factor Calculations in Load and Resistance Factor Design: A Preliminary Study. Madison, WI: U.S. Department of Agriculture, Forest Service, Forest Products Laboratory, 2007. http://dx.doi.org/10.2737/fpl-rn-304.
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