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EnglishThe joint models for longitudinal and time-to-event data are a recentfamily of models that analyse jointly longitudinal and survival data. These modelsare composed of two sub-models, a hazard function related to the true and unob-served value of the longitudinal outcome, and a longitudinal mixed model where theoutcome is equal to the true level plus a random error term. Several authors appliedthis model to a biostatistic area, but this paper aims to analyse the timing of studentgraduation in an Italian university. The model will analyse jointly the time to grad-uation and the student’s path, focusing on the average grade and on the number ofexams that the student has already passed before a fixed time.
Mazzoleni, M., Zenga, M., & Marshall, A. (2016). The Timing of Student Graduation: a Joint Model Approach. In J.R. Bozeman, T. Oliveira, & C.H. Skiadas (a cura di), Stochastic and Data Analysis Methods and Applications in Statistics and Demography (pp. 61-74). ISAST.
| Citazione: | Mazzoleni, M., Zenga, M., & Marshall, A. (2016). The Timing of Student Graduation: a Joint Model Approach. In J.R. Bozeman, T. Oliveira, & C.H. Skiadas (a cura di), Stochastic and Data Analysis Methods and Applications in Statistics and Demography (pp. 61-74). ISAST. | |
| Titolo: | The Timing of Student Graduation: a Joint Model Approach | |
| Autori: | Mazzoleni, M; Zenga, M; Marshall, A | |
| Autori: | ||
| Presenza di un coautore afferente ad Istituzioni straniere: | Si | |
| Tipo: | Capitolo o saggio | |
| Carattere della pubblicazione: | Scientifica | |
| Data di pubblicazione: | 2016 | |
| Lingua: | English | |
| Titolo del libro: | Stochastic and Data Analysis Methods and Applications in Statistics and Demography | |
| ISBN: | 978-618-5180-19-5 | |
| Appare nelle tipologie: | 03 - Contributo in libro |
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