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混合结果类型的联合贝叶斯纵向模型和相关模型选择技术。 (英语) Zbl 07800939号

摘要:基于对美国犬只利什曼病进展的数据测量,我们开发了一个带有自回归误差的贝叶斯纵向模型,以联合分析顺序和连续结果。多变量方法可以借用各种反应的力量,并可能比单变量方法产生更好的疾病进展纵向预测。我们在仿真中研究了我们提出的模型的性能,并证明与传统贝叶斯层次模型相比,它提高了预测精度。我们进一步确定了适当的模型选择标准。我们表明,我们的方法有望用于临床,尤其是当序数结果与其他变量类型一起测量时,这些变量类型可能有助于临床决策。这种方法特别适用于多种不完善的疾病进展测量。

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62-08 统计问题的计算方法
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全文: 内政部

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