Predicting Recidivism Using Survival Models - Schmidt, Peter
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Avis sur Predicting Recidivism Using Survival Models Format Broché - Livre Science humaines et sociales, Lettres
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Présentation Predicting Recidivism Using Survival Models Format Broché
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Sommaire:
1 Introduction.- Overview.- Prediction in Criminology.- Ethical Issues.- What Sample Should Be Used to Estimate the Model?.- Selection of a Criterion Variable.- Use and Selection of Explanatory Variables.- Selection of a Statistical Model.- What Are Realistic Goals for Prediction?.- The Career Criminal Paradigm.- Previous Use of Survival Analysis in Justice Research.- Preview of Coming Attractions.- 2 Data.- The Nature of the Data.- Definitions of Variables.- Comparisons of Subsamples.- 3 Survey of Statistical Methodology.- Survival Time Models.- Estimation of Survival Time Models.- Predictions Using Survival Time Models.- 4 Simple Models.- Nonparametric Prediction.- The Exponential Distribution.- The Lognormal Model.- The Log-Logistic Model.- The Weibull Model.- The LaGuerre Model.- Conclusions.- 5 Split Population Models.- The Split Exponential Model.- The Split Lognormal Model.- The Split Log-Logistic Model.- The Split Weibull Model.- The Split LaGuerre Model.- Conclusions.- 6 The Proportional Hazards Model.- The Model and Its Estimation.- Results of Estimation.- Predictions From the Proportional Hazards Model.- Conclusions.- 7 Parametric Models With Explanatory Variables.- Models Based on the Exponential Distribution.- Results for Exponential Models.- Predictions From Exponential Models.- Models Based on the Lognormal Distribution.- Results for Lognormal Models.- Predictions From Lognormal Models.- A Model Based on the LaGuerre Distribution.- Conclusions.- 8 Predictions for Nonrandom Samples and for Individuals.- Predictions Across Release Cohorts.- Subsample Predictions.- Individual Predictions.- Conclusions.- 9 Summary and Conclusions.- Summary.- Conclusions.- References.- Author Index.
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