Описание
Regression modeling of competing risks
Артикул Маркета
6049037894
Внешний вид товаров и/или упаковки может быть изменён изготовителем и отличаться от изображенных на Яндекс Маркете.
Пэй
2 127 ₽
–42%
–200 ₽
С доставкой по клику
Заказ от 1500₽
Пэй
2 127 ₽
–42%
Доставка Маркета
5 окт, по клику 0 ₽
Москва
5 окт, пункт выдачи 0 ₽
Москва
Быстрый возврат
О возвратах
Т8 Издательские Технологии
Магазин
19.1Kзаказов
595подписчиков
6лет на Маркете
О товаре
Описание
Печатная книга «Regression modeling of competing risks» в мягкой обложке, язык - английский. В книге 120 страниц, она напечатана на белой офсетной бумаге плотностью 80 г/м². Формат издания — 152x229 мм. Все книги аккуратно упаковываем в прочный трёхслойный непрозрачный картонный конверт.
Competing risks frequently arise in medical applications when the subject under study may fail from more than one cause. Typically, regression models for competing risks are based on cause-specific hazards. However, the cause-specific hazard model does not give a direct interpretation in terms of the marginal survival probability of a particular failure type. In the first part of this thesis, an iterative maximum likelihood method was proposed to directly model the cumulative incidence function. Competing risks also arise in mortgage data, which involves two mutually exclusive endpoints, prepayment and default. A quantitative model to accurately predict the mortgage prepayment and default rates based on the loan level information and the state of the economy is therefore very important for both risk management and pricing mortgage-backed securities. In the second part of this thesis, we propose a neural network model to model the prepayment and default probabilities.
Competing risks frequently arise in medical applications when the subject under study may fail from more than one cause. Typically, regression models for competing risks are based on cause-specific hazards. However, the cause-specific hazard model does not give a direct interpretation in terms of the marginal survival probability of a particular failure type. In the first part of this thesis, an iterative maximum likelihood method was proposed to directly model the cumulative incidence function. Competing risks also arise in mortgage data, which involves two mutually exclusive endpoints, prepayment and default. A quantitative model to accurately predict the mortgage prepayment and default rates based on the loan level information and the state of the economy is therefore very important for both risk management and pricing mortgage-backed securities. In the second part of this thesis, we propose a neural network model to model the prepayment and default probabilities.
Характеристики
Артикул Маркета
6049037894
Внешний вид товаров и/или упаковки может быть изменён изготовителем и отличаться от изображенных на Яндекс Маркете.Возрастное ограничение 18+
Нет отзывов и оценок
Но можно задать вопрос, чтобы узнать о товаре больше
Рекомендуем
Цена с картой Яндекс Пэй 1839 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 754 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 761 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 1792 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 477 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 967 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 262 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 820 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 265 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 372 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 269 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 922 ₽ вместо
Пэй
Войдите в аккаунтИ тогда откроется корзина, а цены на Маркете могут стать ниже
