СибНСХБ

Вид поиска

Область поиска

в найденном

Найдено в других БД

Формат представления найденных документов:
библиографическое описание	краткий	полный

Отсортировать найденные документы по:
автору	заглавию	году издания	типу документа

Поисковый запрос: (<.>S=БИНАРНЫЕ ДАННЫЕ<.>)

Общее количество найденных документов : 46
Показаны документы с 1 по 20

1-20 21-40 41-46

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 96.07-04А3.504

Raghunathan, T. E.
Analysis of binary data from a multicentre clinical trial [Text] / T. E. Raghunathan, Yoichi Yoichi // Biometrika. - 1993. - Vol. 80, N 1. - P127-139 . - ISSN 0006-3444
Перевод заглавия: Анализ бинарных данных по клиническим испытаниям во многих медицинских центрах
Аннотация: We develop several methods for estimating the treatment effect difference defined as the overall log-odds ratio of favourable response in a multicentre clinical trial comparing two treatments with binary response. A simulation study compares the bias and mean squared error of the point estimates and the exact coverage probabilities of confidence intervals obtained distributions. США, Dep. of Biostatistics, SC-32, Univ. of Washington, Scattle, Washington 98195. Библ. 32

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.09.15
Рубрики: БИОМЕТРИЯ
БИНАРНЫЕ ДАННЫЕ
КЛИНИЧЕСКИЕ ИСПЫТАНИЯ
МЕДИЦИНСКИЕ ЦЕНТРЫ

Доп.точки доступа:
Yoichi, Yoichi

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 96.08-04А3.687

Chuang-Stein, Christy.
Multiple comparisons procedures for comparing several treatments with a control based on binary data [Text] / Christy Chuang-Stein, Donald M. Tong // Statist. Med. - 1995. - Vol. 14, N 23. - P2509-2522 . - ISSN 0277-6715
Перевод заглавия: Процедуры множественного сравнения для сравнения нескольких видов лечения с контролем, основанным на бинарных данных
Аннотация: In this paper, we examine three approaches for comparing several treatments with a control with use of binary response data. The first approach relies on asymptotic theory applied to the Freeman-Tukey transformation of the observed proportions. The second finds an acceptance region based on the binomial distributions estimated under the joint null hypotheses. The third approach applies Dunnett's procedure to the binary data. We evaluated the actual overall type I error rates of the Freeman-Tukey test and Dunnett's procedure using both simulation and binomial calculations while we assessed those of the binomial approach using simulation. Based on their capability to preserve the desirable overall type I error rate, we provide recommendations regarding the choices among the three approaches for various occasions. In addition, we provide comments on the power of these three procedures. США, Clinical Biostatistics and Research Support Biostatistics, Upjohn Company, Kalamazoo, M1 49001. Табл. 5. Библ. 9

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.09.13
Рубрики: БИОМЕТРИЯ
МНОЖЕСТВЕННОЕ СРАВНЕНИЕ
НЕСКОЛЬКО ВИДОВ ЛЕЧЕНИЯ
КОНТРОЛЬ
БИНАРНЫЕ ДАННЫЕ

Доп.точки доступа:
Tong, Donald M.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 98.11-04А3.36

Read, Andrew F.
Inference from binary comparative data [Text] / Andrew F. Read, Sean Nee // J. Theor. Biol. - 1995. - Vol. 173, N 1. - P99-108 . - ISSN 0022-5193
Перевод заглавия: Вывод из бинарных сравнительных данных
Аннотация: Разнообразие нулевых гипотез используется для тестирования зависимостей, к-рые могут истолковываться как данные биологически интересных соотношений между бинарными характерными состояниями, возникающими при исследованиях. Эти модели предполагают, что частные области филогенетического дерева являются независимыми в соответствии с их вероятностями оценки, но они различаются в областях их специфики. С помощью сравнения определены различные модели случайного и неслучайного рассмотрения распределений, к-рые обеспечивают рациональную приемлемую основу для вывода. Метод иллюстрирован на примере спорных ассоциаций между предупреждающей окраской и личинками, живущими не в сообществах, у бабочек. Великобритания, Univ. of Oxford, Oxford OX1 3PS. Ил. 43

ГРНТИ	34.03.23

ВИНИТИ 341.03.23.09.09
Рубрики: МЕТОДЫ
МОДЕЛИРОВАНИЕ
БИНАРНЫЕ ДАННЫЕ
СЛУЧАЙНЫЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ
БАБОЧКИ

Доп.точки доступа:
Nee, Sean

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 00.06-04А3.14

On the statistical analysis of allelic-loss data [Text] / Michael A. Newton [et al.] // Statist. Med. - 1998. - Vol. 17, N 13. - P1425-1445 . - ISSN 0277-6715
Перевод заглавия: Статистический анализ данных по утере аллелей
Аннотация: Рассмотрено применение статистического анализа бинарных данных, получаемых при молекулярных исследованиях рака. Анализировали геномы раковых клеток с помощью информативных молекулярных локусных маркеров для идентификации хромосомных областей с делецией. США, Dep. of Biostatistics, Univ. of Wisconsin-Madison, K6/434 Clinical Science Center, 600 Highland Avenue, Madison, WI 53792. Ил. 6. Библ. 40

ГРНТИ	34.03.23

ВИНИТИ 341.03.23.09.09 + 341.05.25.09.99
Рубрики: ЗАБОЛЕВАНИЯ
РАК
КЛЕТКИ
МОЛЕКУЛЯРНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
ХРОМОСОМЫ
ИДЕНТИФИКАЦИЯ
БИОМЕТРИЯ
БИНАРНЫЕ ДАННЫЕ
СТАТИСТИЧЕСКИЙ
АНАЛИЗ

Доп.точки доступа:
Newton, Michael A.; Gould, Michael N.; Reznikoff, Catherine A.; Haag, Jill D.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 00.06-04А3.643

Collett, D.
Some practical issues in binary data analysis [Text] / D. Collett, K. Stepniewska // Statist. Med. - 1999. - Vol. 18, N 17-18. - P2209-2221 . - ISSN 0277-6715
Перевод заглавия: Некоторые спорные вопросы в анализе бинарных данных

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.09.13
Рубрики: БИОМЕТРИЯ
БИНАРНЫЕ ДАННЫЕ
АНАЛИЗ

Доп.точки доступа:
Stepniewska, K.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI34) 01.07-04Т4.312

FitzGerald, Patrick E. B.
Use of conditional and marginal odds-ratios for analysing familial aggregation of binary data [Text] / Patrick E. B. FitzGerald, Matthew W. Knuiman // Genet. Epidemiol. - 2000. - Vol. 18, N 3. - P193-202 . - ISSN 0741-0395
Перевод заглавия: Использование условных и крайних отношений вероятности для анализа семейного накопления бинарных признаков
Аннотация: Предложен метод анализа семейного накопления, основанный на моделях RLR и GEE2 и анализе безусловных крайних отношений вероятности внутри одного поколения и на анализе условных отношений вероятности при сравнении разных поколений. Метод применен к данным по курению, полученным из исследования Busselton Health Study. Австралия, [Patrick FitzGerald], Centre for Clinical Epidemiol. and Biostatistics, Univ. of Newcastle, David Maddison Clinical Sci. Building, Royal Newcastle Hosp., Newcastle NSW 2300. Библ. 20

ГРНТИ	34.47.51

ВИНИТИ 341.47.51.27.02
Рубрики: ГЕНЕТИКА КОЛИЧЕСТВЕННЫХ ПРИЗНАКОВ
БИНАРНЫЕ ДАННЫЕ
СЕМЕЙНОЕ НАКОПЛЕНИЕ
ОТНОШЕНИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ
МЕТОДЫ
МОДЕЛЬ RLR
МОДЕЛЬ GEE2
КУРЕНИЕ
ТАБАК
BUSSELTON HEALTH STUDY
АВСТРАЛИЯ
ЧЕЛОВЕК

Доп.точки доступа:
Knuiman, Matthew W.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI35) 01.07-04Т5.197

FitzGerald, Patrick E. B.
Use of conditional and marginal odds-ratios for analysing familial aggregation of binary data [Text] / Patrick E. B. FitzGerald, Matthew W. Knuiman // Genet. Epidemiol. - 2000. - Vol. 18, N 3. - P193-202 . - ISSN 0741-0395
Перевод заглавия: Использование условных и крайних отношений вероятности для анализа семейного накопления бинарных признаков
Аннотация: Предложен метод анализа семейного накопления, основанный на моделях RLR и GEE2 и анализе безусловных крайних отношений вероятности внутри одного поколения и на анализе условных отношений вероятности при сравнении разных поколений. Метод применен к данным по курению, полученным из исследования Busselton Health Study. Австралия, [Patrick FitzGerald], Centre for Clinical Epidemiol. and Biostatistics, Univ. of Newcastle, David Maddison Clinical Sci. Building, Royal Newcastle Hosp., Newcastle NSW 2300. Библ. 20

ГРНТИ	34.47.51

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 01.08-04А3.21

FitzGerald, Patrick E. B.
Use of conditional and marginal odds-ratios for analysing familial aggregation of binary data [Text] / Patrick E. B. FitzGerald, Matthew W. Knuiman // Genet. Epidemiol. - 2000. - Vol. 18, N 3. - P193-202 . - ISSN 0741-0395
Перевод заглавия: Использование условных и крайних отношений вероятности для анализа семейного накопления бинарных признаков
Аннотация: Предложен метод анализа семейного накопления, основанный на моделях RLR и GEE2 и анализе безусловных крайних отношений вероятности внутри одного поколения и на анализе условных отношений вероятности при сравнении разных поколений. Метод применен к данным по курению, полученным из исследования Busselton Health Study. Австралия, [Patrick FitzGerald], Centre for Clinical Epidemiol. and Biostatistics, Univ. of Newcastle, David Maddison Clinical Sci. Building, Royal Newcastle Hosp., Newcastle NSW 2300. Библ. 20

ГРНТИ	34.03.23

ВИНИТИ 341.03.23.09.09
Рубрики: ГЕНЕТИКА КОЛИЧЕСТВЕННЫХ ПРИЗНАКОВ
БИНАРНЫЕ ДАННЫЕ
СЕМЕЙНОЕ НАКОПЛЕНИЕ
ОТНОШЕНИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ
МЕТОДЫ
МОДЕЛЬ RLR
МОДЕЛЬ GEE2
КУРЕНИЕ
ТАБАК
BUSSELTON HEALTH STUDY
АВСТРАЛИЯ
ЧЕЛОВЕК

Доп.точки доступа:
Knuiman, Matthew W.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 01.09-04А3.442

Coad, D. S.
A comparison of the randomized play-the-winner rule and the triangular test for clinical trials with binary responses [Text] / D. S. Coad, William F. Rosenberger // Statist. Med. - 1999. - Vol. 18, N 7. - P761-769 . - ISSN 0277-6715
Перевод заглавия: Сравнение рандомизированных правила игры в победителя и триангулярного критерия для клинических испытаний с бинарными результатами
Аннотация: В последние 2 десятилетия этические соображения стимулировали исследования адаптивных и последовательных планов. При таких планах размещение пациентов по типам лечения (Л) для сравнения некоторого метода Л с контрольным производится т. обр., чтобы уменьшить число пациентов с худшим типом Л. В полностью последовательных планах после получения результата для очередного нового пациента данные исследуется для использования сбалансированной рандомизации. При адаптивных планах рандомизация производится так, что в среднем более высокая пропорция пациентов получает более успешное Л. В настоящее время существует немного сравнительных исследований обоих подходов. Предпринято имитационное исследование данного вопроса в случае, когда результаты Л имеют бинарный характер. Рассматривается критерии относительно значений логарифма отношения вероятностей 'ТЭТА' = log(p[E](1-p[C])/p[C](1-p[E]), где p[C] и p[E] есть вероятности успеха при Л контрольным и эксперим. методами. Проверяется гипотеза 'ТЭТА' = 0 против односторонней альтернативы 'ТЭТА' 0. Правило игры в победителя обращается к аналогии с урновой моделью и использует сбалансированную рандомизацию после получения очередного результата с пересчетом статистики для 'ТЭТА' и информации относительно 'ТЭТА' в ней. Триангулярный критерий принадлежит классу последовательных планов и определяется линейными границами остановки. Кратко рассмотрены результаты исследований данных методы, выбор границ остановки, проблемы размера выборок. На основании имитационных экспериментов сделан вывод, что триангулярный критерий более эффективен в смысле меньшего кол-ва применений худшего способа Л, особенно при значительном различии соотв. вероятностей. В дальнейшем это кол-во может еще уменьшиться за счет использования триангулярного критерия с рандомизированным правилом игры в победителя при назначении Л каждому пациенту. Великобритания, School of Mathematical Sciences, Univ. of Sussex, Falmer, Brighton BN1 9QH. Табл. 3. Библ. 26

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.09.13
Рубрики: БИОМЕТРИЯ
ПРОВЕРКА ГИПОТЕЗ
КЛИНИЧЕСКИЕ ИСПЫТАНИЯ
БИНАРНЫЕ ДАННЫЕ
ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ
ТРИАНГУЛЯРНЫЙ КРИТЕРИЙ
ИГРА В ПОБЕДИТЕЛЯ
СРАВНЕНИЕ
ИМИТАЦИОННЫЕ ЭКСПЕРИМЕНТЫ

Доп.точки доступа:
Rosenberger, William F.

10.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 01.11-04А3.777

Tutorial in biostatistics analysis of binary outcomes in longitudinal studies using weighted estimating equations and discrete-time survival methods: Prevalence and incidence of smoking in an adolescent cohort [Text] / John B. Carlin [et al.] // Statist. Med. - 1999. - Vol. 18, N 19. - P2655-2679 . - ISSN 0277-6715
Перевод заглавия: [Введение] в биостатистический анализ бинарных результатов продольных исследований, использующих оценивающие уравнения с весами и методы [анализа] выживаемости в дискретном времени: распространенность и встречаемость курения в когорте подростков
Аннотация: В лаконичной форме представлены методы статистического анализа, используемые в указанной обл., на уровне, доступном прикладным статистикам, к-рым не требуются полные мат. детали и обоснования. Подходы иллюстрируются на примере анализа исследования 1992-1995 гг. когорты подростков в Австралии, опрашиваемых с интервалом в 6 мес. относительно курения. В биостатистике в большинстве случаев рассматриваются ситуации с наблюдениями из многомерных нормальных совокупностей над непрерывными переменными. Авт. помимо анализа бинарных результатов наблюдений рассматривают ситуации пропусков данных и ошибок измерений. Сначала обсуждаются проблемы распространенности определенного типа поведения с помощью т. н. маргинального моделирования (в сущности анализа данных поперечного сечения). Здесь естественной моделью для анализа распространенности курения в зависимости, напр., от возраста и пола является логистическая регрессия. Рассматривается метод макс. правдоподобия оценивания параметров, улучшение получаемых оценок за счет использования бутстрэпа, джекнайфа и информационного сэндвича, метод квазиправдоподобия и обобщенных оценивающих ур-ний. В случае данных с не полностью случайными пропусками эти методы не оптимальны, приводится процедура использования весов в оценивающих ур-ниях в этой ситуации. Затем рассматривается анализ данных продольного сечения (собранных в последовательности моментов времени), связанных со случаями изменения поведения, напр., с переходом к ежедневному курению. Здесь полезно использовать модель пропорциональных рисков зависимости мгновенной скорости риска от ковариат. В ней отклонение логарифма скорости от базового уровня равно скалярному произведению вектора значений ковариат и неизвестных коэф. Рассмотрен случай зависимости базового уровня от времени и упрощение модели за счет аппроксимации интеграла от базового уровня по времени произведением среднего уровня на длину временного промежутка. США, Dep. of Epidemiology and Biostatistics, College of Public Health, MDC-56, Univ. Of South Florida, Tampa, FL33612. E-mail: j.carlin@medicine.unimelb.edu.au. Ил. 4. Табл. 3. Библ. 41

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.09.09
Рубрики: БИОМЕТРИЯ
ОЦЕНИВАНИЕ
ПРОДОЛЬНЫЕ ДАННЫЕ
БИНАРНЫЕ ДАННЫЕ
ОЦЕНИВАЮЩИЕ УРАВНЕНИЯ
КУРЕНИЕ ПОДРОСТКОВ

Доп.точки доступа:
Carlin, John B.; Wolfe, Rory; Coffey, Carolyn; Patton, George C.

11.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 01.12-04А3.653

Chinn, Susan.
A simple method for converting an odds ratio to effect size for use in meta-analysis [Text] / Susan Chinn // Statist. Med. - 2000. - Vol. 19, N 22. - P3127-3131 . - ISSN 0277-6715
Перевод заглавия: Простой метод преобразования отношения вероятностей в размер эффекта для использования в мета-анализе
Аннотация: Во многих случаях контролируемых рандомизированных испытаний не имеется естественной дихотомии результатов, и желательно достижение более высокой мощности за счет использования непрерывного характера переменной выхода. Непрерывный характер выходной переменной в некоторой шкале может комбинироваться с использованием размера эффекта (представляющей интерес оценки, к-рой м. б. разность средних или коэф. регрессии). Предлагаемый метод преобразования отношения вероятностей в размер эффекта позволяет увеличить доступную информацию. Для преобразования отношения вероятностей используется его логарифм и соотв. доверительный интервал, к-рые после деления на 1,81 и 2*1,96 дают размер эффекта и его среднюю квадратическую ошибку. В итоге результаты исследований, одни из к-рых применяют отношение вероятностей, а др. рассматривают непрерывные выходные переменные, можно объединять в рамках единого мета-анализа. Недостатками изолированных анализов разных типов исследований являются более низкая мощность по сравнению с комбинированным анализом, а также возможность противоречий результатов изолированных анализов друг другу. Приведен иллюстративный пример. Великобритания, Ил. 1. Табл. 1. Библ. 13

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.09.13
Рубрики: БИОМЕТРИЯ
ОЦЕНИВАНИЕ
ПРОВЕРКА ГИПОТЕЗ
МЕТА-АНАЛИЗ
БИНАРНЫЕ ДАННЫЕ
НЕПРЕРЫВНЫЕ ДАННЫЕ
ОБЪЕДИНЕНИЕ

12.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 02.05-04А3.740

Erkanli, Alaattin.
Bayesian analyses of longitudinal binary data using Markov regression models of unknown order [Text] / Alaattin Erkanli, Refik Soyer, Adrian Angold // Statist. Med. - 2001. - Vol. 20, N 5. - P755-770 . - ISSN 0277-6715
Перевод заглавия: Байесовский анализ продольных бинарных данных с использованием марковских регрессионных моделей неизвестного порядка
Аннотация: Марковские регрессионные модели неизвестного порядка рассматриваются как способ оценивания длительности авторегрессионной зависимости в данных указанного типа. Подобные бинарные временные ряды появляются при повторных применениях диагностических процедур или процедур скрининга к одним и тем же индивидуумам. При условии заданного порядка вероятности переходов индивидуумов моделируются с помощью аддитивной логистической регрессии с учетом соотв. ковариат. Если начальные значения бинарного процесса неизвестны, то они рассматриваются как латентные переменные. Неизвестные начальные значения, параметры модели и порядок переходов оцениваются с помощью байесовского подхода. Результаты сравниваются с полученными при использовании информационного критерия отклонения для определения порядка переходов. Приведен иллюстративный пример и обсуждается обобщение марковской модели на случай учета гетерогенности индивидуумов. США, Center for Developmental Epidemiology, Dep. of Psychiatry and Behaviour Sciences, Duke Univ. Med. Center, Box 3454, Durham, NC 27710. E-mail: a@psych.me.duke.edu. Ил. 1. Табл. 5. Библ. 29

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.09.13
Рубрики: БИОМЕТРИЯ
ОЦЕНИВАНИЕ
АВТОРЕГРЕССИОННЫЕ ЗАВИСИМОСТИ
МАРКОВСКИЕ МОДЕЛИ
НЕИЗВЕСТНЫЙ ПОРЯДОК
БИНАРНЫЕ ДАННЫЕ
ПРОДОЛЬНЫЕ ДАННЫЕ

Доп.точки доступа:
Soyer, Refik; Angold, Adrian

13.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 02.05-04А3.755

Omar, Rumana Z.
Analysis of a cluster randomized trial with binary outcome data using a multi-level model [Text] / Rumana Z. Omar, Simon G. Thompson // Statist. Med. - 2000. - Vol. 19, N 21. - P2675-2688 . - ISSN 0277-6715
Перевод заглавия: Анализ кластеризованных рандомизированных испытаний с бинарными данными выхода с использованием многоуровневой модели
Аннотация: Рассматривается использование многоуровневой модели логистической регрессии для анализа указанных данных, полученных при обучении персонала контактам с женщинами, не откликнувшихся на приглашение пройти обследование груди при скрининге. Произведено сравнение методов суммарных статистик кластеров с маргинальной моделью, основанной на обобщенных оценивающих ур-ниях. Сравнение сделано в отношении фиксированного эффекта и случайных эффектов. Оказалось, что результаты, основанные на обычной логистической регрессии и на методах суммарной статистики для фиксированного эффекта м. б. неверны. Использование бутстрэпа в рамках многоуровневой модели позволяет находить доверительные интервалы для компонентов дисперсии. Предположения нормальности для случайных эффектов м. б. проверены, а модели обобщены на случай множественных источников изменчивости. Великобритания, Dep. of Epidemiology and Public Health, Imperial college of Sci, Technology and Medicine, London W12 ONN. E-mail: r.omar@ic.ac.uk. Ил. 2. Табл. 4. Библ. 26

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.09.99
Рубрики: БИОМЕТРИЯ
ЛОГИСТИЧЕСКАЯ РЕГРЕССИЯ
МНОГОУРОВНЕВЫЕ МОДЕЛИ
БИНАРНЫЕ ДАННЫЕ

Доп.точки доступа:
Thompson, Simon G.

14.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 03.10-04А3.857

Jung, Sin-Ho.
Evaluation of an adjusted chi-square statistic as applied to observational studies involving clustered binary data [Text] / Sin-Ho Jung, Chul Ahn, Allan Donner // Statist. Med. - 2001. - Vol. 20, N 14. - P2149-2161 . - ISSN 0277-6715
Перевод заглавия: Оценивание скорректированной статистики хи-квадрат в приложении к изучениям наблюдений, включающих кластеризованные бинарные данные
Аннотация: Во многих исследованиях наблюдения кластеризованы (напр., измерения на одном субъекте). Предлагается простая поправка к статистике хи-квадрат Пирсона применительно к сравнению пропорций, оцениваемых по бинарным кластеризованным данным. Исследуются условия, при к-рых использование скорректированной статистики законно. Для этого проводятся имитационные эксперименты, а также дан пример по реальным данным. Имитация показала, что скорректированная хи-квадрат статистика порождает эмпирическую ошибку 1-го рода, близкую к номинальной в предположении общего внутриклассового коэф. корреляции. Даже при разных внутриклассовых корреляциях статистика дает хорошие результаты, если группы содержат одинаковое кол-во кластеров. США, Div. of Biostatistics, Indiana Univ. Dep of Medicine, Indianapolis, IN 46202-5289. E-mail: shjung@iupui.edu. Ил. 1. Табл. 2. Библ. 9

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.09.13
Рубрики: БИОМЕТРИЯ
ПРОВЕРКА ГИПОТЕЗ
ХИ-КВАДРАТ СТАТИСТИКА
КОРРЕКЦИИ
КЛАСТЕРИЗОВАННЫЕ ДАННЫЕ
БИНАРНЫЕ ДАННЫЕ

Доп.точки доступа:
Ahn, Chul; Donner, Allan

15.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 04.03-04А3.400

Oman, Samuel D.
Modelling and generating correlated binary variables [Text] / Samuel D. Oman, David M. Zucker // Biometrika. - 2001. - Vol. 88, N 1. - P287-290 . - ISSN 0006-3444
Перевод заглавия: Моделирование и генерирование коррелированных бинарных данных
Аннотация: Многие статистические приложения имеют дело с бинарными данными, к-рые наблюдаются кластерами. Обычный подход к таким данным состоит в использовании моделей корреляции, предназначенных для нормально распределенных откликов. Недостатком такого подхода являются затруднения в случае, когда маргинальные вероятности внутри кластеров различаются. Ограничения на вторые моменты явным образом не учитываются, а они должны удовлетворяться для бинарных откликов, что может привести к невозможности реалистического представления корреляций, присутствующих в данных. Кроме того, имитационные эксперименты для такого случая трудно осуществимы. Представлен альтернативный класс корреляционных моделей, отражающих бинарную природу откликов и допускающих простое проведение имитационных экспериментов. Израиль, Dep of Statistics, Hebrew Univ., Mount Scopus, Jerusalem 91905. Библ. 9

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.09.99
Рубрики: БИОМЕТРИЯ
БИНАРНЫЕ ДАННЫЕ
КЛАСТЕРИЗОВАННЫЕ ДАННЫЕ
ИМИТАЦИОННЫЕ ЭКСПЕРИМЕНТЫ

Доп.точки доступа:
Zucker, David M.

16.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 04.12-04А3.771

Spiessens, Bart.
A comparison of group sequential methods for binary longitudinal data [Text] / Bart Spiessens, Emmanuel Lesaffre, Geert Verbeke // Statist. Med. - 2003. - Vol. 22, N 4. - P501-515 . - ISSN 0277-6715
Перевод заглавия: Сравнение групповых последовательных методов для бинарных продольных данных
Аннотация: При оценивании нового лечения с помощью сравнительных клинических испытаний часто проводится промежуточный анализ, чтобы определить необходимость досрочного прекращения испытаний по этическим или экономическим соображениям. Рассматривается промежуточный анализ при данных с повторными измерениями в бинарном случае. Проводится сравнение 2 методов анализа подобных данных на основании их операционных х-к. Субъективный подход, основанный на логистической модели случайных эффектов, сравнивается с подходом популяционного усреднения на основе обобщенных оценивающих ур-ний. Сравнения иллюстрируются на имитационных экспериментах, моделирующих рандомизированные клинические испытания. Бельгия, Biostatistical Center, Catholic Univ. of Leuven, B-3000 Leuven. Ил. 3. Табл. 2. Библ. 33

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.09.13
Рубрики: БИОМЕТРИЯ
БИНАРНЫЕ ДАННЫЕ
ПРОДОЛЬНЫЕ ДАННЫЕ
СРАВНЕНИЕ ГРУППОВЫХ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНЫХ МЕТОДОВ
ПРОМЕЖУТОЧНЫЕ МОДЕЛИ

Доп.точки доступа:
Lesaffre, Emmanuel; Verbeke, Geert

17.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 04.12-04А3.775

Kagan, Abram.
A note on the logistic link function [Text] / Abram Kagan // Biometrika. - 2001. - Vol. 88, N 2. - P599-601 . - ISSN 0006-3444
Перевод заглавия: Замечание о логистической функции связи
Аннотация: Рассматривается бинарная переменная отклика при наличии ковариат. Зависимость вероятности успеха 'пи' от ковариат x моделируется с использованием монотонной ф-ции связи g: g('пи'(x)) = 'альфа'[0] + 'альфа'[1]{T}x. Данная ситуация называется обобщенной линейной моделью. Показано, что логистическая модель является единственной среди моделей для бинарных данных, для к-рой ретроспективное правдоподобие отличается от проспективного только пересечением. США, Dep of Mathematics, Univ. of Maryland, College Park, MD 20742. Библ. 5

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.09.13
Рубрики: БИОМЕТРИЯ
БИНАРНЫЕ ДАННЫЕ
КОВАРИАТЫ
ЛОГИСТИЧЕСКИЕ ФУНКЦИИ СВЯЗИ
ПРАВДОПОДОБИЕ

18.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 05.04-04А3.903

Lee, Sunho.
Analysis of the binary littermate data in the one-way layout [Text] / Sunho Lee // Biom. J. - 2003. - Vol. 45, N 2. - P195-206 . - ISSN 0323-3847
Перевод заглавия: Анализ бинарных данных [пометов одномерного характера]
Аннотация: При исследовании потенциально вредного эффекта хим. в-в часто используются данные по пометам животных, напр., грызунов, у к-рых 10 и более плодов на беременность. Беременные животные подвергаются действию хим. в-ва и забиваются перед родами. Бинарные данные характеризуют фетальную смертность или некоторое уродство через их конц-ию, а не абсолютные кол-ва и имеют гнездовой характер: пометы внутри типов воздействий и плоды внутри пометов. Обсуждаются 5 методов проверки однородности конц-ий аномальных (погибших или уродливых) плодов в рамках одномерных внутри помета эффектов. Проведенные имитационные эксперименты показали превосходство процедуры Rao-Scott. КНДР, Dep of Applied Mathematics, Sejong Univ., Seul 143-747. Табл. 4. Библ. 11

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.09.13
Рубрики: БИОМЕТРИЯ
ПРОВЕРКА ГИПОТЕЗ
ЭФФЕКТЫ НЕБЛАГОПРИЯТНЫХ ВОЗДЕЙСТВИЙ
БИНАРНЫЕ ДАННЫЕ
ПОМЕТЫ ЛАБОРАТОРНЫХ ЖИВОТНЫХ
ОДНОРОДНОСТЬ КОНЦЕНТРАЦИЙ АНОМАЛИЙ

19.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 05.05-04А3.926

Salanti, Georgia.
Tests for trend in binary response [Text] / Georgia Salanti, Kurt Ulm // Biom. J. - 2003. - Vol. 45, N 3. - P277-291 . - ISSN 0323-3847
Перевод заглавия: Критерии тренда при бинарном отклике
Аннотация: Многие решения о канцерогенности какого-либо агента основываются на экспериментах с животными. Здесь важны критерии для анализа данных с бинарными откликами в упорядоченных категориях. Бинарные отклики игнорируют время до наступления события (типа присутствия и отсутствия опухоли). Рассматривается пример из токсикологии. Для проверки ассоциаций между дозой и откликом широко используется подход Cochran, Armitage. Однако получаемые для соотв. критерия результаты сильно зависят от приписываемых дозам баллов. Различные назначения доз приводят к разным результатам. В качестве альтернативы предлагается непараметрический метод изотонной регрессии. Выводы данного подхода не зависят от способа квантификации доз. С помощью имитационных экспериментов произведено сравнение критериев Cochran, Armitage и изотонной регрессии с критериями типа пирсоновского хи-квадрат и ранговых сумм Уилкоксона. Германия, Institute for Med. Statistics and Epidemiology, Klinikum Rechts der Isar, 81675 Munich. Табл. 7. Библ. 14

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.09.13
Рубрики: БИОМЕТРИЯ
БИНАРНЫЕ ДАННЫЕ
ЭКСПЕРИМЕНТЫ ПО КАНЦЕРОГЕНЕЗУ
ИЗОТОННАЯ РЕГРЕССИЯ
КРИТЕРИИ ТРЕНДА

Доп.точки доступа:
Ulm, Kurt

20.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 05.05-04А3.932

Joseph, V. Roshan
Efficient Robbins-Monro procedure for binary data [Text] / V.Roshan Joseph // Biometrika. - 2004. - Vol. 91, N 2. - P461-470 . - ISSN 0006-3444
Перевод заглавия: Эффективная процедура Роббинса - Монро для бинарных данных
Аннотация: Рассматривается ситуация отыскания порога некоторой переменной, при к-ром достигается определенный уровень успеха (отказа). Одним из подходов к ее решению является использование процедуры стохастической аппроксимации Роббинса - Монро. Однако эта процедура не работает при оценивании крайних величин, поскольку она использует асимптотические результаты, к-рые не соответствуют бинарному характеру данных. Предложена модификация процедуры. Получена оптим. процедура для бинарных данных с использованием ряда разумных аппроксимаций. Достигаемое улучшение обязано использованию оптим. процедуры оценивания крайних величин и является существенным. США, School of Industrial and System Eng., Georgia Inst. of Technology, Atlanta, GA 30332-0205. Ил. 2. Библ. 17

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.09.13
Рубрики: БИОМЕТРИЯ
ОЦЕНИВАНИЕ
СТОХАСТИЧЕСКАЯ АППРОКСИМАЦИЯ
РОББИНСА - МОНРО АППРОКСИМАЦИЯ
МОДИФИКАЦИИ
БИНАРНЫЕ ДАННЫЕ

1-20 21-40 41-46

"Электронные каталоги и базы данных библиотек СО РАН"

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

rtvarBDview(" результаты поиска","20190607010228","4682442");

Вид поиска