Bayesian Survival Analysis (Springer Series in Statistics)

"Bayesian Survival Analysis" von Debajyoti Sinha ist ein umfassendes Werk, das sich mit der Anwendung bayesianischer Methoden auf die Überlebenszeitanalyse beschäftigt. Das Buch ist Teil der Springer Series in Statistics und bietet eine tiefgehende Einführung in die Theorie und Praxis der bayesianischen Statistik im Kontext von Überlebensdaten. Der Autor beginnt mit einer Einführung in die Grundlagen der Überlebenszeitanalyse und erläutert klassische Methoden sowie deren Einschränkungen. Anschließend wird der Leser schrittweise in die bayesianische Perspektive eingeführt, wobei Konzepte wie Priorverteilungen, Likelihoods und posteriori Verteilungen detailliert behandelt werden. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf modernen rechnergestützten Techniken wie Markov-Chain-Monte-Carlo (MCMC), die für die Durchführung komplexer bayesianischer Analysen unerlässlich sind. Der Autor illustriert diese Methoden anhand zahlreicher Beispiele und Fallstudien aus verschiedenen Anwendungsbereichen, darunter Medizin, Biologie und Ingenieurwesen. Das Buch richtet sich an Statistiker, Datenwissenschaftler und Forscher, die an fortgeschrittenen Methoden zur Analyse von Zeit-zu-Ereignis-Daten interessiert sind. Es setzt grundlegende Kenntnisse in Statistik voraus und bietet sowohl theoretische Einblicke als auch praktische Anleitungen zur Implementierung bayesianischer Modelle für Überlebensdaten.