Главная Назад


Авторизация
Идентификатор пользователя / читателя
Пароль (для удалённых пользователей)
 

Вид поиска

Область поиска
Найдено в других БД
Формат представления найденных документов:
библиографическое описаниекраткий полный
Отсортировать найденные документы по:
авторузаглавиюгоду изданиятипу документа
Поисковый запрос: (<.>A=McLachlan, G. J.$<.>)
Общее количество найденных документов : 5
Показаны документы с 1 по 5
1.

Вид документа : Статья из журнала
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 01.11-04А3.768

Автор(ы) : McLaren C.E., Kambour E.L., McLachlan G.J., Lukaski H.C., Li X., Brittenham G.M., McLaren G.D.
Заглавие : Patient-specific analysis of sequential haematological data by multiple linear regression and mixture distribution modelling
Источник статьи : Statist. Med. - 2000. - Vol. 19, N 1. - С. 83-98
Аннотация: В настоящее время автоматическое хранение и анализ результатов сериальных гематологических исследований возможны при современном лабораторном инструментарии и устр-вах хранения и обработки. Это позволяет производить сравнения лабораторных результатов с пред. значениями. Предлагается новый подход для статистически обоснованного обнаружения изменений последовательных измерений станд. гематологических тестов для пациента. Для этого используется моделирование с помощью иерархической множественной линейной регрессии. С помощью взвешивания миним. рисков (потерь), вычисляемых методом ветвей и границ, осуществляется выбор модели, указывающей на изменение во времени средних значений. Последовательность измерений у данного пациента анализируется с использованием смеси распределений с систематическим выбором начальных значений для EM-алгоритма. В целях определения работоспособности метода использовались имитационные эксперименты с вычислением критерия отношения правдоподобия, ресэмплингом и проверкой согласия, а также данные эксперимента с 11 здоровыми добровольцами. Результаты указывают на то, что предлагаемый подход более чувствителен и улучшает диагностическое оценивание при развитии анемии и мониторинге р-ции на лечение. США, Div. of Epidemiology, School of Medicine, Univ. of California, Irvine, CA 92697-7550. E-mail: emclaren@uci.edu. Ил. 3. Табл. 3. Библ. 30
ГРНТИ : 34.05.25
Предметные рубрики: БИОМЕТРИЯ
ЛИНЕЙНЫЕ МОДЕЛИ
ПРОДОЛЬНЫЕ ДАННЫЕ
ГЕМАТОЛОГИЧЕСКИЕ ДАННЫЕ
СМЕСИ РАСПРЕДЕЛЕНИЙ
ПРОВЕРКА ГИПОТЕЗ
НАЛИЧИЕ ИЗМЕНЕНИЙ
Дата ввода:

2.

Вид документа : Статья из журнала
РЖ ВИНИТИ 34 (BI23) 05.01-04М2.358

Автор(ы) : Ng S.K., McLachlan G.J., Yau Kelvin K.W., Lee Andy H.
Заглавие : Modelling the distribution of ischaemic stroke-specific survival time using an EM-based mixture approach with random effects adjustment
Источник статьи : Statist. Med. - 2004. - Vol. 23, N 17. - С. 2729-2744
Аннотация: Представлено описание предложенной авт. двухкомпонентной модели выживания после инсульта. Симуляционные результаты подтвердили применимость данной модели. Австралия, Univ. of Queensland, Brisbane. Библ. 41
ГРНТИ : 34.39.29
Предметные рубрики: МОЗГОВОЕ КРОВООБРАЩЕНИЕ
ИШЕМИЧЕСКИЙ ИНСУЛЬТ
ПРОГНОСТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ
Дата ввода:

3.

Вид документа : Статья из журнала
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 05.02-04А3.20

Автор(ы) : Ng S.K., McLachlan G.J., Yau Kelvin K.W., Lee Andy H.
Заглавие : Modelling the distribution of ischaemic stroke-specific survival time using an EM-based mixture approach with random effects adjustment
Источник статьи : Statist. Med. - 2004. - Vol. 23, N 17. - С. 2729-2744
Аннотация: Представлено описание предложенной авт. двухкомпонентной модели выживания после инсульта. Симуляционные результаты подтвердили применимость данной модели. Австралия, Univ. of Queensland, Brisbane. Библ. 41
ГРНТИ : 34.55.15
Предметные рубрики: МОЗГОВОЕ КРОВООБРАЩЕНИЕ
ИШЕМИЧЕСКИЙ ИНСУЛЬТ
ПРОГНОСТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ
Дата ввода:

4.

Вид документа : Статья из журнала
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 08.05-04А3.757

Автор(ы) : McLachlan G.J., Bean R.W., Jones L.Ben-Tovim
Заглавие : A simple implementation of a normal mixture approach to differential gene expression in multiclass microarrays
Источник статьи : Bioinformatics. - 2006. - Vol. 22, N 13. - С. 1608-1615
Аннотация: Важное значение в экспериментах на микрочипах имеет детекция генов, которые дифференциально экспрессируются в данном наборе классов. На основе эмпирического байесовского подхода разработан метод нормального смешанного подхода, который моделирует адекватно z-показатель. Программа доступна по адресу: http://www.maths.uq.edu.au/'ЭКВИВ'gjm. Австралия, Dep. Mathematics, Univ. Queensland Inst. Mol. Biosci., Univ. Queensland, St Lucia, Brisbane 4072. Библ. 35
ГРНТИ : 34.05.25
Предметные рубрики: МЕТОДЫ
ЭКСПРЕССИЯ ГЕНОВ
БАЙЕСОВСКИЙ ПОДХОД
МИКРОЧИПЫ
Дата ввода:

5.

Вид документа : Статья из журнала
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 90.08-04А3.408

Автор(ы) : Mclachlan G.J., Gordon R.D.
Заглавие : Mixture models for partially unclassified data: A case study of renal venous renin in hypertension
Источник статьи : Statist. Med. - 1989. - Vol. 8, N 10. - С. 1291-1300
Аннотация: Если при применении дискриминантного анализа наблюдения получены не в процессе случайной выборки или часть их не м. б. отнесена к определенной группе, применение классических методов дискриминантного анализа и использование данных, происходящих из известных групп, для оценивания неизвестных коэф. дискриминантной ф-ции вызывает смещение получаемых оценок. При этом используются иные модели - напр. усеченной плотности или логистической регрессии. Показано, что если все данные представляют случайную выборку, взятую из смеси различных классов, но часть из них имеет неизвестное происхождение, то анализ м. б. сделан более эффективным путем выражения правдоподобия отнесения неизвестного наблюдения к данному классу в терминах смеси плотностей соотв. измерений. Итеративный расчет коэф. такой смешанной модели, проведенный при помощи ЕМ-алгоритма, позволяет получить необходимые оценки. Этот подход применен к изучению модели распределения отношения ренина в почечных венах левой и правой почки при наличии гипертензии. Данное распределение использовано при выработке правила вероятностного определения наличия у больного стеноза почечной артерии, что является вспомогательным средством постановки диагноза. Австралия, Dep. of Mathematics, Univ. of Queensland, St. Lucia 4067. Ил. 1. Табл. 4. Библ. 7.
ГРНТИ : 34.05.25
Предметные рубрики: БИОМЕТРИЯ
ДИСКРИМИНАНТНЫЙ АНАЛИЗ
ЧАСТИЧНО НЕКЛАССИФИЦИРОВАННЫЕ ДАННЫЕ
ОЦЕНИВАНИЕ
ДИСКРИМИНАНТНЫЕ ФУНКЦИИ
Дата ввода:

 




© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)