Bayesian Random(베이지안 랜덤)란 무엇입니까?
Bayesian Random 베이지안 랜덤 - Bayesian random-effects hierarchical models were fitted. [1] RESULTS A Bayesian random-effects model was conducted, and nonunion and major complications were evaluated with: risk ratio (RR) and 95% confidential interval (CI); while CMS and DASH were evaluated with mean differences (MD) and the corresponding 95% confidential interval CI. [2] Summary standardized mean differences and 95% credible intervals will be calculated via Bayesian random-effects network meta-analysis. [3] We used the Bayesian random-effect logistic regression model to assess the association between PM2. [4] The results were pooled using a Bayesian random-effects model. [5] A Bayesian random-effects NMA model comparing fractures among the treatment arms was performed using MetInsight V3. [6] Prevalence estimates were synthesized using Bayesian random-effects meta-analysis, and sensitivity analysis was also performed using only the subset of studies that recruited participants from non-ophthalmologic settings and identified strabismus using structured ocular exams. [7] Baseline data and adverse event data were extracted from the Bayesian random-effects network meta-analysis. [8] This paper provides a Bayesian randomized group sequential enrichment design that compares an experimental treatment to a control based on survival time, and uses early response as an ancillary outcome to assist with adaptive variable selection and enrichment. [9] A Bayesian random-effects network meta-analysis was performed. [10] METHODS A Bayesian random-effects network analysis was conducted to compare the relative effects of HBP, LBBP, and RVP in patients with bradycardia and conduction disorders. [11] We subsequently performed one-stage frequentist and Bayesian random-effects meta-analyses using both Cox proportional hazards and restricted mean survival time (RMST) models. [12] A Bayesian random-effect model was employed to synthesize the evidence in network meta-analysis. [13] Data were synthesized using the Bayesian random-effects model. [14] A network meta-analysis with bayesian random-effects model was used for data synthesis. [15] Then, we used a Bayesian random-effects network meta-analysis for data synthesis. [16] For (i), we use a Bayesian random-effects model that corrects for reverse transcription–polymerase chain reaction (RT–PCR) test sensitivity and asymptomatic cases. [17] Bayesian random-effects meta-analysis and meta-regression were performed to observe the association. [18] When there are fewer than 5 studies and heterogeneity, a random-effects model with the Hartung-Knapp-Sidik-Jonkman adjustment for a maximally conservative estimate should be employed; if reliable prior information is available, a Bayesian random-effects meta-analysis should be employed. [19] We conducted a Bayesian random-effects network meta-analysis on the included randomized controlled trials using the Markov Chain Monte Carlo simulation method. [20] Methods In this multicentre, open-label, Bayesian randomised clinical trial (CORIMUNO-ANA-1), nested within the CORIMUNO-19 cohort, we recruited patients from 16 University hospitals in France with mild-to-moderate COVID-19 pneumonia, severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 infection confirmed by real-time RT-PCR, requiring at least 3 L/min of oxygen by mask or nasal cannula but without ventilation assistance, a score of 5 on the WHO Clinical Progression Scale (WHO-CPS), and a C-reactive protein serum concentration of more than 25 mg/L not requiring admission to the intensive care unit at admission to hospital. [21] The overall effect size estimated both with a frequentist and a Bayesian random-effect model, were in close agreement yielding an effect size of. [22] Bayesian random-effects model was performed to assess the direct and indirect comparison of all treatment options. [23] Evidence was synthesized through network meta-analyses (NMA) using a Bayesian random-effects approach. [24] We employ a Bayesian random-parameter Poisson-lognormal model to evaluate the safety-in-numbers effects of each intersection, which can account for the heterogeneity across the observations. [25] These estimates were obtained using Bayesian random-effects network meta-analysis for mixed comparisons, and frequentist random-effect pairwise meta-analysis for direct comparisons. [26] We used Bayesian random-effect models to estimate mode ICCs and the 95% highest probability density interval (HPDI). [27] MATERIALS AND METHODS A Bayesian random-effects network meta-analysis was performed to combine the direct and indirect evidence from randomized controlled trials (RCTs) for evaluating the efficacy and safety of lesinurad 200 mg + XOI, lesinurad 400 mg + XOI, and XOI monotherapy in hyperuricemic patients with gout. [28] Bayesian random-effects NMA was performed for several outcomes. [29] The Bayesian random-effects model generated high-density credible intervals, suggesting a high probability, that future studies will also not encourage ganciclovir treatment (mu, 1. [30] Also, Bayesian random-effect metaregression was used to estimate the posterior probabilities (PP) for benefits of carbetocin use. [31] The network meta-analysis was carried out with the Bayesian random-effect model. [32] A Bayesian random-effects model was employed, and vertebral, hip and nonvertebral nonhip fractures were assessed by odds ratios (ORs) and 95%credible intervals. [33] To demonstrate that misreported suicides can substantially bias the results, we show in Table 1 that the suicide risk according to a Bayesian random-effects meta-analysis (the method recommended by Ren et al. [34] We extended the Bayesian random-effects NMA model to incorporate the informative missingness odds ratio (IMOR) parameter, and applied the node-splitting approach to investigate inconsistency locally. [35] Twelve studies, eight randomized clinical trials (RCTs), and four pre-post studies, resulted as eligible for the meta-analysis, which was performed through a Bayesian random-effects model. [36] A Bayesian random-effects model was used to combine the direct comparisons and indirect evidence. [37] ABSTRACT We composed an R-based script for Image-based Bayesian random-effect meta-analysis of previous fMRI studies. [38] Derivation of a shrinkage estimate within a Bayesian random-effects meta-analysis may substantially improve a given estimate even based on only a single additional estimate while accounting for potential effect heterogeneity between the studies. [39] Data Extraction and Synthesis The Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines were used in this systematic review and network meta-analysis between 4 regimens using a Bayesian random-effects model. [40]베이지안 무작위 효과 계층 모델이 적합했습니다. [1] 결과 베이지안 무작위 효과 모델이 수행되었으며 불유합 및 주요 합병증은 위험 비율(RR) 및 95% 기밀 간격(CI)으로 평가되었습니다. CMS와 DASH는 평균 차이(MD)와 해당 95% 기밀 구간 CI로 평가되었습니다. [2] 요약 표준화된 평균 차이와 95% 신뢰 구간은 베이지안 무작위 효과 네트워크 메타 분석을 통해 계산됩니다. [3] 베이지안 무작위 효과 로지스틱 회귀 모델을 사용하여 PM2 간의 연관성을 평가했습니다. [4] 결과는 베이지안 무작위 효과 모델을 사용하여 통합되었습니다. [5] MetInsight V3를 사용하여 치료 부문 간의 골절을 비교하는 베이지안 무작위 효과 NMA 모델을 수행했습니다. [6] 베이지안 무작위 효과 메타 분석을 사용하여 유병률 추정치를 합성했으며, 비안과적 환경에서 참가자를 모집하고 구조화된 안과 검사를 사용하여 사시를 식별한 연구의 하위 집합만을 사용하여 민감도 분석도 수행했습니다. [7] 베이스라인 데이터와 부작용 데이터는 베이지안 랜덤 효과 네트워크 메타 분석에서 추출되었습니다. [8] 이 논문은 실험적 치료를 생존 시간을 기반으로 하는 대조군과 비교하고 적응형 변수 선택 및 농축을 지원하기 위해 보조 결과로 조기 반응을 사용하는 베이지안 무작위 그룹 순차 농축 설계를 제공합니다. [9] 베이지안 랜덤 효과 네트워크 메타 분석이 수행되었습니다. [10] 행동 양식 서맥 및 전도 장애가 있는 환자에서 HBP, LBBP 및 RVP의 상대적 효과를 비교하기 위해 베이지안 무작위 효과 네트워크 분석을 수행했습니다. [11] 우리는 이후 Cox 비례 위험과 제한된 평균 생존 시간(RMST) 모델을 모두 사용하여 1단계 빈도주의적 및 베이지안 무작위 효과 메타 분석을 수행했습니다. [12] 네트워크 메타 분석에서 증거를 합성하기 위해 베이지안 무작위 효과 모델이 사용되었습니다. [13] 베이지안 무작위 효과 모델을 사용하여 데이터를 합성했습니다. [14] 베이지안 랜덤 효과 모델을 사용한 네트워크 메타 분석이 데이터 합성에 사용되었습니다. [15] 그런 다음 데이터 합성을 위해 베이지안 랜덤 효과 네트워크 메타 분석을 사용했습니다. [16] (i)의 경우 역전사-중합효소 연쇄 반응(RT-PCR) 테스트 민감도와 무증상 사례를 수정하는 베이지안 무작위 효과 모델을 사용합니다. [17] 베이지안 무작위 효과 메타 분석과 메타 회귀 분석을 수행하여 연관성을 관찰했습니다. [18] 연구가 5개 미만이고 이질성이 있는 경우, 최대한 보수적인 추정치를 위해 Hartung-Knapp-Sidik-Jonkman 조정이 있는 무작위 효과 모델을 사용해야 합니다. 신뢰할 수 있는 사전 정보가 있는 경우 베이지안 무작위 효과 메타 분석을 사용해야 합니다. [19] 우리는 Markov Chain Monte Carlo 시뮬레이션 방법을 사용하여 포함된 무작위 대조 시험에 대해 베이지안 무작위 효과 네트워크 메타 분석을 수행했습니다. [20] 행동 양식 CORIMUNO-19 코호트 내에 중첩된 이 다기관, 공개 라벨, 베이지안 무작위 임상 시험(CORIMUNO-ANA-1)에서 우리는 프랑스의 16개 대학 병원에서 경증에서 중등도의 COVID-19 폐렴, 중증 급성 환자를 모집했습니다. 호흡기 증후군 코로나바이러스 2 감염이 실시간 RT-PCR로 확인되었으며 마스크 또는 비강 캐뉼라로 최소 3L/min의 산소가 필요하지만 환기 지원 없이 WHO 임상 진행 척도(WHO-CPS)에서 5점, 및 병원에 입원할 때 중환자실에 입원할 필요가 없는 25 mg/L 이상의 C 반응성 단백질 혈청 농도. [21] 빈도주의적 모델과 베이지안 무작위 효과 모델로 추정된 전체 효과 크기는 거의 일치하여 효과 크기를 산출했습니다. [22] 베이지안 무작위 효과 모델은 모든 치료 옵션의 직접 및 간접 비교를 평가하기 위해 수행되었습니다. [23] 베이지안 무작위 효과 접근 방식을 사용하여 네트워크 메타 분석(NMA)을 통해 증거를 합성했습니다. [24] 우리는 베이지안 무작위 매개변수 푸아송-로그 정규 모델을 사용하여 관측 전체의 이질성을 설명할 수 있는 각 교차의 숫자 안전 효과를 평가합니다. [25] 이러한 추정치는 혼합 비교를 위해 베이지안 무작위 효과 네트워크 메타 분석을 사용하고 직접 비교를 위해 빈도주의적 무작위 효과 쌍별 메타 분석을 사용하여 얻었습니다. [26] 베이지안 랜덤 효과 모델을 사용하여 모드 ICC와 95% 최고 확률 밀도 구간(HPDI)을 추정했습니다. [27] 재료 및 방법 고요산혈증 환자에서 레시누라드 200mg + XOI, 레시누라드 400mg + XOI 및 XOI 단독 요법의 효능과 안전성을 평가하기 위한 무작위 대조 시험(RCT)의 직접 및 간접 증거를 결합하기 위해 베이지안 무작위 효과 네트워크 메타 분석이 수행되었습니다. 통풍과 함께. [28] 베이지안 무작위 효과 NMA는 여러 결과에 대해 수행되었습니다. [29] 베이지안 무작위 효과 모델은 고밀도의 신뢰할 수 있는 구간을 생성하여 향후 연구에서도 간시클로비르 치료를 권장하지 않을 가능성이 높음을 시사합니다(mu, 1. [30] 또한 베이지안 무작위 효과 메타회귀를 사용하여 카르베토신 사용의 이점에 대한 사후 확률(PP)을 추정했습니다. [31] 네트워크 메타 분석은 베이지안 랜덤 효과 모델을 사용하여 수행되었습니다. [32] 베이지안 무작위 효과 모델이 사용되었으며 척추, 고관절 및 비척추 비고관절 골절은 교차비(OR)와 95% 신뢰 구간으로 평가되었습니다. [33] 잘못 보고된 자살이 결과를 상당히 편향시킬 수 있음을 입증하기 위해 우리는 베이지안 무작위 효과 메타 분석(Ren et al. [34] 우리는 베이지안 랜덤 효과 NMA 모델을 확장하여 IMOR(Informative missingness odds ratio) 매개변수를 통합하고, 로컬에서 불일치를 조사하기 위해 노드 분할 접근 방식을 적용했습니다. [35] 12건의 연구, 8건의 무작위 임상시험(RCT), 4건의 사전-사후 연구는 베이지안 무작위 효과 모델을 통해 수행된 메타 분석에 적합한 것으로 나타났습니다. [36] 베이지안 무작위 효과 모델은 직접 비교와 간접 증거를 결합하는 데 사용되었습니다. [37] 초록 우리는 이전 fMRI 연구의 이미지 기반 베이지안 무작위 효과 메타 분석을 위해 R 기반 스크립트를 구성했습니다. [38] 베이지안 무작위 효과 메타 분석 내에서 수축 추정치의 유도는 연구 간의 잠재적 효과 이질성을 고려하면서 단일 추가 추정치에만 기초하더라도 주어진 추정치를 상당히 향상시킬 수 있습니다. [39] 데이터 추출 및 합성 베이지안 무작위 효과 모델을 사용하는 4가지 요법 간의 체계적인 검토 및 네트워크 메타 분석에서는 체계적인 검토 및 메타 분석 지침에 대한 우선 보고 항목이 사용되었습니다. [40]
cumulative ranking curve 누적 순위 곡선
We performed conventional pairwise meta-analyses, NMA within Bayesian random effects modeling, and determined surface under the cumulative ranking curve values and mean rank. [1] After Bayesian random effect modeling and surface under the cumulative ranking curve (SUCRA) scoring, we ranked each intervention. [2] Data Extraction and Synthesis Data were extracted for bayesian random-effects meta-analysis to estimate the relative treatment effects (odds ratios [OR] and 95% credible intervals [CrI]) and surface under the cumulative ranking curve values. [3]우리는 기존의 쌍별 메타 분석, 베이지안 무작위 효과 모델링 내 NMA를 수행하고 누적 순위 곡선 값과 평균 순위에서 표면을 결정했습니다. [1] 베이지안 무작위 효과 모델링 및 누적 순위 곡선 아래 표면(SUCRA) 채점 후, 우리는 각 개입의 순위를 매겼습니다. [2] nan [3]
Hierarchical Bayesian Random 계층적 베이지안 랜덤
single-unit truck with two or more axles, single-unit truck pulling a trailer, semi-trailer/tractor, and double trailer/tractor) using ten years (2007-2016) of Wyoming crash data through hierarchical Bayesian random intercept approach. [1] We fit data from each superpixel separately with several hierarchical Bayesian random-effects models. [2] Study results were pooled using a hierarchical Bayesian random-effects model. [3] We performed a meta-analysis to pool results with a hierarchical Bayesian random-effects model. [4] Then, a series of nitrate leaching hotpots were identified and a regional maize yield productivity index was estimated by decomposing the uncertainty in the same scenario using a hierarchical Bayesian random-effect model. [5] Synthetic influence measures based on the bivariate hierarchical Bayesian random effects models are developed because the overall influences of individual studies should be simultaneously assessed by the two outcome variables and their correlation information. [6] In this study, hierarchical Bayesian random parameters models with various spatiotemporal interactions are developed to address this issue. [7]계층적 베이지안 무작위 가로채기 방식을 통해 10년(2007-2016)의 와이오밍 충돌 데이터를 사용하여 2개 이상의 차축이 있는 단일 유닛 트럭, 트레일러를 당기는 단일 유닛 트럭, 세미 트레일러/트랙터 및 이중 트레일러/트랙터). [1] 여러 계층적 베이지안 랜덤 효과 모델을 사용하여 각 슈퍼픽셀의 데이터를 개별적으로 맞춥니다. [2] nan [3] nan [4] nan [5] 이변량 계층적 베이지안 무작위 효과 모델을 기반으로 하는 종합적 영향 측정은 개별 연구의 전체 영향이 두 개의 결과 변수와 그 상관 정보에 의해 동시에 평가되어야 하기 때문에 개발되었습니다. [6] 이 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해 다양한 시공간 상호 작용이 있는 계층적 베이지안 무작위 매개변수 모델을 개발했습니다. [7]
Living Bayesian Random 살아있는 베이지안 랜덤
We performed a living Bayesian random effects meta-analysis. [1] Here, we perform a living Bayesian random effects meta-analysis to synthesize the current evidence concerning the effects of taVNS on heart rate variability (HRV), a candidate biomarker that has, so far, received most attention in the field. [2]우리는 살아있는 베이지안 무작위 효과 메타 분석을 수행했습니다. [1] 여기에서 우리는 살아있는 베이지안 무작위 효과 메타 분석을 수행하여 지금까지 현장에서 가장 주목을 받은 후보 바이오마커인 taVNS가 HRV(심박수 변동성)에 미치는 영향에 관한 현재 증거를 종합합니다. [2]
bayesian random effect 베이지안 랜덤 효과
We performed conventional pairwise meta-analyses, NMA within Bayesian random effects modeling, and determined surface under the cumulative ranking curve values and mean rank. [1] Main outcome measures Pairs of reviewers screened studies, abstracted aggregate level data, and appraised risk of bias with the Cochrane risk of bias tool, which facilitated the derivation of standardised mean differences and back transformed mean differences (on the Cornell scale for depression in dementia) from bayesian random effects network meta-analyses and pairwise meta-analyses. [2] Design, setting, and participants A probabilistic reanalysis of available clinical trial data for corticosteroids or remdesivir in the treatment of hospitalized patients with COVID-19 using a Bayesian random effects meta-analytic approach. [3] We performed a living Bayesian random effects meta-analysis. [4] Objective: To evaluate the efficacy and safety of different doses of sildenafil for persistent pulmonary hypertension of the newborn (PPHN) with Bayesian random effects network meta-analysis. [5] Bayesian random effects models were used for network meta-analysis of all analyses. [6] We used Bayesian random effects models to assess the effects and variation resulting from species identity and ontogeny for each trait. [7] After Bayesian random effect modeling and surface under the cumulative ranking curve (SUCRA) scoring, we ranked each intervention. [8] Here, we perform a living Bayesian random effects meta-analysis to synthesize the current evidence concerning the effects of taVNS on heart rate variability (HRV), a candidate biomarker that has, so far, received most attention in the field. [9] We used random effects model for pairwise meta‐analyses and Bayesian random effects model for NMA. [10] Synthetic influence measures based on the bivariate hierarchical Bayesian random effects models are developed because the overall influences of individual studies should be simultaneously assessed by the two outcome variables and their correlation information. [11] A network meta-analysis (NMA) using a Bayesian random effects model was conducted, and a cost-effectiveness analysis using a decision tree was performed from the payer’s perspective over 1 year. [12] By using Bayesian random effects regression models, we found that different stages of the creative process influence participants' use of tools. [13] The Bayesian random effects model with Markov chain Monte Carlo method was used to account for the heterogeneities across trials. [14] Within-group studies were standardized by log odds ratio (OR) and then combined by three meta-analysis methods: frequentist fixed and random effects models, and Bayesian random effects model. [15] 5 continuity correction (both methods potentially lead to excess bias in the estimated effects and spuriously narrow CIs when outcomes are rare [8]), the Peto one-step OR model (the method recommended by Cochrane for rare events [9]), the Mantel-Haenszel model without zero-cell correction (which should perform better than the Peto method when treatment groups are unbalanced [8]), the reciprocal of opposite treatment arm correction (including both-armed zero event studies) and a Bayesian random effects model using an adaptive Metropolis-Hastings algorithm (using low-information prior distributions, so that data from the included trials dominated the final inferences; we used normal [mean = 0, variance = 100] for all means and gamma [0. [16] First, a Bayesian random effects model is used to predict an aggregate measure of daily NBA player performance. [17] The current study updates Giardia dose-response modeling by synthesizing all available data from outbreaks and experimental studies using a Bayesian random effects dose-response model. [18] What aspects of the genetic architecture of traits vary between subpopulations and how can this be quantified? We consider studying effect heterogeneity using Bayesian random effect interaction models. [19] Improvement rates were summarized using individual patient data in a Bayesian random effects model and compared for those with complete and incomplete tSCI after early and late surgery. [20] Improvement rates were summarized using individual patient data in a Bayesian random effects model and compared for those with early and late surgery. [21]우리는 기존의 쌍별 메타 분석, 베이지안 무작위 효과 모델링 내 NMA를 수행하고 누적 순위 곡선 값과 평균 순위에서 표면을 결정했습니다. [1] 주요 결과 측정 검토자 쌍은 표준화된 평균 차이 및 역변환 평균 차이(치매 우울증에 대한 코넬 척도)의 도출을 용이하게 하는 Cochrane 편향 위험 도구를 사용하여 연구를 선별하고, 집계 수준 데이터를 추상화하고, 편향 위험을 평가했습니다. 베이지안 랜덤 효과 네트워크 메타 분석 및 쌍별 메타 분석에서. [2] 디자인, 설정 및 참가자 베이지안 무작위 효과 메타 분석 접근법을 사용하여 입원한 COVID-19 환자의 치료에서 코르티코스테로이드 또는 렘데시비르에 대한 사용 가능한 임상 시험 데이터의 확률적 재분석. [3] 우리는 살아있는 베이지안 무작위 효과 메타 분석을 수행했습니다. [4] 목적: 베이지안 무작위 효과 네트워크 메타 분석을 통해 신생아의 지속성 폐고혈압(PPHN)에 대한 다양한 용량의 실데나필의 효능과 안전성을 평가합니다. [5] 베이지안 랜덤 효과 모델은 모든 분석의 네트워크 메타 분석에 사용되었습니다. [6] 우리는 베이지안 무작위 효과 모델을 사용하여 각 특성에 대한 종의 정체성과 개체 발생으로 인한 효과와 변이를 평가했습니다. [7] 베이지안 무작위 효과 모델링 및 누적 순위 곡선 아래 표면(SUCRA) 채점 후, 우리는 각 개입의 순위를 매겼습니다. [8] 여기에서 우리는 살아있는 베이지안 무작위 효과 메타 분석을 수행하여 지금까지 현장에서 가장 주목을 받은 후보 바이오마커인 taVNS가 HRV(심박수 변동성)에 미치는 영향에 관한 현재 증거를 종합합니다. [9] 쌍별 메타 분석에는 랜덤 효과 모델을 사용하고 NMA에는 베이지안 랜덤 효과 모델을 사용했습니다. [10] 이변량 계층적 베이지안 무작위 효과 모델을 기반으로 하는 종합적 영향 측정은 개별 연구의 전체 영향이 두 개의 결과 변수와 그 상관 정보에 의해 동시에 평가되어야 하기 때문에 개발되었습니다. [11] 베이지안 랜덤 효과 모델을 이용한 네트워크 메타 분석(NMA)을 수행하였고, 1년에 걸쳐 지불인의 관점에서 의사 결정 트리를 이용한 비용 효율성 분석을 수행했습니다. [12] 베이지안 무작위 효과 회귀 모델을 사용하여 창의적 프로세스의 다양한 단계가 참가자의 도구 사용에 영향을 미친다는 것을 발견했습니다. [13] Markov chain Monte Carlo 방법을 사용한 베이지안 무작위 효과 모델을 사용하여 시행 간의 이질성을 설명했습니다. [14] 그룹 내 연구는 로그 승산비(OR)로 표준화한 다음 세 가지 메타 분석 방법(빈번주의 고정 및 무작위 효과 모델, 베이지안 무작위 효과 모델)으로 결합했습니다. [15] 5 연속성 수정(두 방법 모두 잠재적으로 추정된 효과의 과도한 편향을 초래하고 결과가 드문 경우 거짓으로 CI를 좁힐 수 있음[8]), Peto 1단계 OR 모델(Cochrane이 드문 경우에 권장하는 방법[9]), 제로 셀 보정이 없는 Mantel-Haenszel 모델(치료 그룹이 불균형할 때 Peto 방법보다 더 나은 성능을 보여야 함[8]), 반대 치료 부문 보정의 역수(양쪽 암 제로 이벤트 연구 포함) 및 베이지안 무작위 효과 모델 적응형 Metropolis-Hastings 알고리즘 사용(포함된 시행의 데이터가 최종 추론을 지배하도록 낮은 정보 사전 분포 사용, 우리는 모든 평균에 대해 정규 [평균 = 0, 분산 = 100]을 사용하고 감마 [0. [16] 첫째, 베이지안 무작위 효과 모델을 사용하여 일일 NBA 선수 성과의 총계를 예측합니다. [17] 현재 연구는 베이지안 무작위 효과 용량-반응 모델을 사용하여 발병 및 실험 연구에서 사용 가능한 모든 데이터를 합성하여 Giardia 용량-반응 모델링을 업데이트합니다. [18] 형질의 유전적 구조의 어떤 측면이 아집단마다 다르며 이를 어떻게 정량화할 수 있습니까? 베이지안 랜덤 효과 상호 작용 모델을 사용하여 효과 이질성을 연구하는 것을 고려합니다. [19] 개선율은 베이지안 무작위 효과 모델의 개별 환자 데이터를 사용하여 요약하고 조기 및 후기 수술 후 완전 및 불완전 tSCI를 가진 환자와 비교했습니다. [20] 개선율은 베이지안 무작위 효과 모델의 개별 환자 데이터를 사용하여 요약하고 조기 및 후기 수술을 받은 환자와 비교했습니다. [21]
bayesian random parameter
Compared to individual Bayesian random parameter ordered probit model, the proposed model outperformed according to goodness-of-fit. [1] A total of 25 Bayesian Random Parameters Negative Binomial SPFs were estimated for different types of informative priors across five sample sizes. [2] In this study, hierarchical Bayesian random parameters models with various spatiotemporal interactions are developed to address this issue. [3]nan [1] 총 25개의 Bayesian Random Parameters Negative Binomial SPF가 5개의 샘플 크기에 걸쳐 다양한 유형의 정보 사전에 대해 추정되었습니다. [2] 이 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해 다양한 시공간 상호 작용이 있는 계층적 베이지안 무작위 매개변수 모델을 개발했습니다. [3]
bayesian random intercept 베이지안 랜덤 인터셉트
single-unit truck with two or more axles, single-unit truck pulling a trailer, semi-trailer/tractor, and double trailer/tractor) using ten years (2007-2016) of Wyoming crash data through hierarchical Bayesian random intercept approach. [1] Bayesian random intercept multiple logistic regressions were used to understand differences between sexual minority participants and heterosexual participants as well as between transgender participants and both their cisgender sexual minority and cisgender heterosexual peers. [2] Binary logistic regression with the Bayesian random intercept approach was developed to examine the factors contributing to fatal or any injuries of truck drivers using 10 years (2007–2016) of historical crash data in Wyoming. [3]계층적 베이지안 무작위 가로채기 방식을 통해 10년(2007-2016)의 와이오밍 충돌 데이터를 사용하여 2개 이상의 차축이 있는 단일 유닛 트럭, 트레일러를 당기는 단일 유닛 트럭, 세미 트레일러/트랙터 및 이중 트레일러/트랙터). [1] 베이지안 무작위 절편 다중 로지스틱 회귀를 사용하여 성소수자 참가자와 이성애 참가자 간의 차이는 물론 트랜스젠더 참가자와 시스젠더 성소수자와 시스젠더 이성애자 동료 간의 차이를 이해했습니다. [2] Bayesian random intercept 접근 방식을 사용한 이진 로지스틱 회귀 분석은 와이오밍에서 10년(2007–2016)의 과거 충돌 데이터를 사용하여 트럭 운전자의 사망 또는 부상에 기여하는 요인을 조사하기 위해 개발되었습니다. [3]
bayesian random coefficient 베이지안 랜덤 계수
We analyse differences in energy usage and price responsiveness of horticultural firms by estimating energy demand functions using a Bayesian random coefficient model. [1] Among the multilevel models, Bayesian random coefficient model is found to be a better model to estimate the vaccination coverage of children. [2]베이지안 랜덤 계수 모델을 사용하여 에너지 수요 함수를 추정하여 원예 기업의 에너지 사용량과 가격 응답성의 차이를 분석합니다. [1] 다단계 모형 중 베이지안 무작위 계수 모형이 어린이의 예방 접종 범위를 추정하는 데 더 나은 모형으로 밝혀졌습니다. [2]