Dyk ned i det spennende feltet for statistisk metodikk innen mediansanalyse med en Bayesiansk tilnærming, spesielt tilpasset for høy-dimensjonal data. Denne omfattende guiden fokuserer på ulike metodologier for tid-til-hendelse data, og gir leserne muligheten til å mestre bruken av Bayesiansk mediansanalyse ved hjelp av R. Boken er delt inn i ti kapitler som systematisk utforsker sentrale konsepter knyttet til mediansanalyse, overlevelsesanalyse, akselerert feil tiden-modellering, longitudinell dataanalyse og konkurrerende risiko-modellering. Hvert kapittel avdekker komplekse temaer, fra de grunnleggende prinsippene bak Bayesianske metoder til mer avanserte teknikker som variabelvalg, bivariat overlevelsesmodeller og Dirichlet prosess-priorer. Med praktiske eksempler og lettfattelig veiledning gir denne boken leserne mulighet til å navigere i det intrikate landskapet av høy-dimensjonal dataanalyse, og fremmer en dypere forståelse av dens anvendelser og viktighet på tvers av ulike fagfelt.
