Pytania oznaczone «meta-analysis»

11
R / mgcv: Dlaczego produkty tensorowe te () i ti () wytwarzają różne powierzchnie?

mgcvOpakowanie Rposiada dwie funkcje montowania interakcji produktów napinacz: te()i ti(). Rozumiem podstawowy podział pracy między nimi (dopasowanie interakcji nieliniowej vs. rozkładanie tej interakcji na główne efekty i interakcję). To, czego nie rozumiem, to dlaczego te(x1, x2)i ti(x1) + ti(x2)...

r gam mgcv conditional-probability mixed-model references bayesian estimation conditional-probability machine-learning optimization gradient-descent r hypothesis-testing wilcoxon-mann-whitney time-series bayesian inference change-point time-series anova repeated-measures statistical-significance bayesian contingency-tables regression prediction quantiles classification auc k-means scikit-learn regression spatial circular-statistics t-test effect-size cohens-d r cross-validation feature-selection caret machine-learning modeling python optimization frequentist correlation sample-size normalization group-differences heteroscedasticity independence generalized-least-squares lme4-nlme references mcmc metropolis-hastings optimization r logistic feature-selection separation clustering k-means normal-distribution gaussian-mixture kullback-leibler java spark-mllib data-visualization categorical-data barplot hypothesis-testing statistical-significance chi-squared type-i-and-ii-errors pca scikit-learn conditional-expectation statistical-significance meta-analysis intuition r time-series multivariate-analysis garch machine-learning classification data-mining missing-data cart regression cross-validation matrix-decomposition categorical-data repeated-measures chi-squared assumptions contingency-tables prediction binary-data trend test-for-trend matrix-inverse anova categorical-data regression-coefficients standard-error r distributions exponential interarrival-time copula log-likelihood time-series forecasting prediction-interval mean standard-error meta-analysis meta-regression network-meta-analysis systematic-review normal-distribution multiple-regression generalized-linear-model poisson-distribution poisson-regression r sas cohens-kappa
11
Czy te formuły do ​​przekształcania P, LSD, MSD, HSD, CI do SE jako dokładne lub zawyżone / zachowawcze oszacowanie prawidłowe?

tło Przeprowadzam metaanalizę, która obejmuje wcześniej opublikowane dane. Często różnice między terapiami są zgłaszane z wartościami P, różnicami najmniej znaczącymi (LSD) i innymi statystykami, ale nie zapewniają bezpośredniego oszacowania wariancji. W kontekście modelu, którego używam,...

multiple-comparisons variance data-transformation meta-analysis
10
Jak obliczyć standardowy błąd ilorazów szans?

Mam dwa zestawy danych z badań asocjacyjnych całego genomu. Jedyne dostępne informacje to iloraz szans i wartość p dla pierwszego zestawu danych. Dla drugiego zestawu danych mam iloraz szans, wartość p i częstotliwości alleli (AFD = choroba, AFC = kontrola) (np. 0,321). Próbuję wykonać metaanalizę...

meta-analysis genetics
10
Jak zatem uwzględnić szacunki Bayesa w metaanalizie?

Zainspirowany tym pytaniem, a zwłaszcza „Problemem 3”: Rozkłady tylne są nieco trudniejsze do włączenia do metaanalizy, chyba że podano częsty, parametryczny opis rozkładu. Ostatnio dużo myślałem o włączeniu metaanalizy do modelu bayesowskiego - przede wszystkim jako źródła priorytetów - ale...

bayesian meta-analysis
10
Metaanaliza w R przy użyciu pakietu metafor

Jak powinienem złożyć składnię rmafunkcji z pakietu metafor , aby uzyskać wyniki w następującym prawdziwym przykładzie małej metaanalizy? (statystyczny efekt SMD z efektem losowym) study, mean1, sd1, n1, mean2, sd2, n2 Foo2000, 0.78, 0.05, 20, 0.82, 0.07, 25 Sun2003, 0.74, 0.08, 30, 0.72, 0.05,...

r meta-analysis
10
Jak uzyskać przedział ufności dla zmiany r-kwadratowej populacji

Dla prostego przykładu załóżmy, że istnieją dwa modele regresji liniowej 1 Model posiada trzy czynniki prognostyczne, x1a, x2b, ix2c Model 2 ma trzy predyktory z modelu 1 i dwa dodatkowe predyktory x2aorazx2b Istnieje równanie regresji populacji, w którym wyjaśniona wariancja populacji wynosi...

regression confidence-interval estimation r-squared shrinkage anova t-test references tukey-hsd machine-learning boosting r clustering fishers-exact generalized-linear-model model probit link-function r survival probability distributions dice logistic lme4-nlme glmm meta-analysis distributions distributions factor-analysis r anova repeated-measures post-hoc
10
R regresja liniowa zmienna kategorialna „ukryta” wartość

To tylko przykład, na który natknąłem się kilka razy, więc nie mam żadnych przykładowych danych. Uruchamianie modelu regresji liniowej w R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1jest zmienną ciągłą. x2jest kategoryczny i ma trzy wartości, np. „Niska”, „Średnia” i „Wysoka”. Jednak dane wyjściowe podane przez R...

r regression categorical-data regression-coefficients categorical-encoding machine-learning random-forest anova spss r self-study bootstrap monte-carlo r multiple-regression partitioning neural-networks normalization machine-learning svm kernel-trick self-study survival cox-model repeated-measures survey likert correlation variance sampling meta-analysis anova independence sample assumptions bayesian covariance r regression time-series mathematical-statistics graphical-model machine-learning linear-model kernel-trick linear-algebra self-study moments function correlation spss probability confidence-interval sampling mean population r generalized-linear-model prediction offset data-visualization clustering sas cart binning sas logistic causality regression self-study standard-error r distributions r regression time-series multiple-regression python chi-squared independence sample clustering data-mining rapidminer probability stochastic-processes clustering binary-data dimensionality-reduction svd correspondence-analysis data-visualization excel c# hypothesis-testing econometrics survey rating composite regression least-squares mcmc markov-process kullback-leibler convergence predictive-models r regression anova confidence-interval survival cox-model hazard normal-distribution autoregressive mixed-model r mixed-model sas hypothesis-testing mediation interaction
9
Pytanie o ważenie wariancji odwrotnej

Załóżmy, że chcemy wnioskować na podstawie nieobserwowanej realizacji losowej zmiennej , która normalnie jest dystrybuowana ze średnią i wariancją . Załóżmy, że istnieje inna zmienna losowa (której nieobserwowaną realizację podobnie nazywamy ), która jest normalnie dystrybuowana ze średnią i...

meta-analysis
9
Parametryczne, półparametryczne i nieparametryczne ładowanie początkowe dla modeli mieszanych

Z tego artykułu pochodzą następujące przeszczepy . Jestem nowicjuszem w bootstrapie i próbuję zaimplementować parametryczne, semiparametryczne i nieparametryczne bootstrapowanie dla liniowego modelu mieszanego z R bootpakietem. Kod R. Oto mój

r mixed-model bootstrap central-limit-theorem stable-distribution time-series hypothesis-testing markov-process r correlation categorical-data association-measure meta-analysis r anova confidence-interval lm r bayesian multilevel-analysis logit regression logistic least-squares eda regression notation distributions random-variable expected-value distributions markov-process hidden-markov-model r variance group-differences microarray r descriptive-statistics machine-learning references r regression r categorical-data random-forest data-transformation data-visualization interactive-visualization binomial beta-distribution time-series forecasting logistic arima beta-regression r time-series seasonality large-data unevenly-spaced-time-series correlation statistical-significance normalization population group-differences demography