СибНСХБ

Вид поиска

Область поиска

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=КОРРЕЛИРОВАННЫЕ ДАННЫЕ<.>)

Общее количество найденных документов : 9
Показаны документы с 1 по 9

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 97.06-04А3.454

Toledano, Alicia Y.
Ordinal regression methodology for ROC curves derived from correlated data [Text] / Alicia Y. Toledano, Constantine Gatsonis // Statist. Med. - 1996. - Vol. 15, N 16. - P1807-1826 . - ISSN 0277-6715
Перевод заглавия: Методология ординальной регрессии для ROC-кривых, полученных по коррелированным данным
Аннотация: We present an approach for the analysis of correlated ROC data, using ordinal regression models in conjunction with generalized estimating equations. The approach applies to the analysis of degree-ofsuspicion data derived from multiple interpretations of the same diagnostic study and from the examination of the same patients with multiple diagnostic modalities. The regression models make it possible to incorporate patient and reader characteristics into the analysis, without having to resort to stratification. We illustrate the potential of the approach with analysis of data from two studies in diagnostic oncology. США, Dep. of Biostatistics, Harvard School of Public Health, Dep. of Health Care Policy, Harvard Medical School, Boston, MA. Табл. 1. Библ. 19

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.09.13
Рубрики: БИОМЕТРИЯ
ROC-КРИВЫЕ
ОРДИАЛЬНАЯ РЕГРЕССИЯ
КОРРЕЛИРОВАННЫЕ ДАННЫЕ

Доп.точки доступа:
Gatsonis, Constantine

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 04.12-04А3.785

Pan, Wei.
Small-sample adjustments in using the sandwich variance estimator in generalized estimating equations [Text] / Wei Pan, Melanie M. Wall // Statist. Med. - 2002. - Vol. 21, N 10. - P1429-1441 . - ISSN 0277-6715
Перевод заглавия: Поправки на малый размер выборки при использовании дисперсии оценки сэндвича в обобщенных оценивающих уравнениях
Аннотация: Подход обобщенных оценивающих ур-ний широко используется в регрессионном анализе коррелированных данных. Получаемые оценки коэф. регрессии состоятельны и имеют асимптотически нормальное распределение, дисперсия к-рого состоятельно оценивается с помощью т. н. оценки сэндвича. Однако в литературе отмечалось, что оценка сэндвича может не иметь хороших св-в. Предлагается использовать приближенные t- и F-критерии, учитывающие вариабельность оценки сэндвича, вместо статистики Вальда, обычно применяемой для получения статистических выводов. Удовлетворительность предложенного подхода подтверждена имитационными экспериментами, кроме того, он обладает преимуществами перед др. методами, основанными на непосредственной модификации оценки сэндвича. Помимо этого развиваемый подход можно использовать для построения доверительных интервалов. США, Div. of Biostatistics, School of Public Health, Univ. of Minnesota, Minneapolis, MN 55455-0378. Табл. 4. Библ. 21

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.09.13
Рубрики: БИОМЕТРИЯ
ОЦЕНИВАНИЕ
КОЭФФИЦИЕНТЫ РЕГРЕССИИ
КОРРЕЛИРОВАННЫЕ ДАННЫЕ
ОЦЕНКА СЭНДВИЧА
МАЛЫЕ ВЫБОРКИ

Доп.точки доступа:
Wall, Melanie M.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 06.04-04А3.840

Begg, Melissa D.
Separation of individual-level and cluster-level covariate effects in regression analysis of correlated data [Text] / Melissa D. Begg, Michael K. Parides // Statist. Med. - 2003. - Vol. 22, N 16. - P2591-2602 . - ISSN 0277-6715
Перевод заглавия: Разделение эффектов ковариат индивидуального и кластерного уровней в регрессионном анализе коррелированных данных
Аннотация: Рассматриваются проблемы регрессионного анализа кластеризованных данных. Хотя присутствие внутриклассовой корреляции (тенденции данных внутри кластеров выглядеть сходно) обычно рассматривается как препятствие для хороших выводов, сложная структура кластеризованных данных дает значительные аналитические преимущества перед независимыми данными. Одним из ключевых преимуществ является способность отделять эффекты индивидуального и группового (кластерного) уровней. Дан обзор различных подходов к разделению эффектов. Даны рекомендации для подгонки моделей. Сделан акцент на интерпретации эффектов кластерного уровня. Основные идеи статьи иллюстрируются на анализе зависимости между весом при рождении и коэф. интеллекта IQ с использованием данных по сибам из исследования когорты с большим весом при рождении. США, Dep of Biostatistics, Mailman School of Public Health of Columbia Univ., New York, N. Y. 10032. Табл. 3. Библ. 28

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.09.13
Рубрики: БИОМЕТРИЯ
КОРРЕЛИРОВАННЫЕ ДАННЫЕ
КЛАСТЕРИЗОВАННЫЕ ДАННЫЕ
КОВАРИАТЫ
ЭФФЕКТЫ ИНДИВИДУАЛЬНОГО УРОВНЯ
ЭФФЕКТЫ КЛАСТЕРНОГО УРОВНЯ
РАЗДЕЛЕНИЕ ЭФФЕКТОВ

Доп.точки доступа:
Parides, Michael K.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 06.10-04А3.739

Peddada, Shyamal D.
Estimation of order-restricted means from correlated data [Text] / Shyamal D. Peddada, David B. Dunson, Xiaofeng Tan // Biometrika. - 2005. - Vol. 92, N 3. - P703-715 . - ISSN 0006-3444
Перевод заглавия: Оценка среднего с ограниченным порядком по коррелированным данным
Аннотация: Рассмотрена задача оценки среднего значения многомерного нормального случайного вектора, компоненты которого имеют ограничения порядка. Известно, что в этой ситуации методы, основанные на правдоподобии, дают плохие результаты. В случае, если матрица ковариации не является диагональной, задача достаточно сложна. Предложен итеративный алгоритм ее решения, основанный на выделении максимальных связных подграфов в графе отношений между значениями компонент. Для иллюстрации его эффективности рассмотрены примеры применения в анализе данных о половых гормонах человека. США, Nat. Inst. of Exper. Health Sci., Res. Triangle Park, NC 27709. E-mail: peddada@niehs.nih.gov. Ил. 2. Табл. 1. Библ. 18

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.09.09
Рубрики: МЕДИКО-БИОЛОГИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
ОБРАБОТКА ДАННЫХ
КОРРЕЛИРОВАННЫЕ ДАННЫЕ
СВЯЗАННЫЕ ПАРАМЕТРЫ
ОГРАНИЧЕНИЯ ПОРЯДКА
ОЦЕНКА СРЕДНЕГО ЗНАЧЕНИЯ
НОВЫЙ ИТЕРАТИВНЫЙ АЛГОРИТМ

Доп.точки доступа:
Dunson, David B.; Tan, Xiaofeng

РЖ ВИНИТИ 34 (BI46) 10.08-04И6.8

Regression modelling of correlated data in ecology: Subject-specific and population averaged response patterns [Text] / John Fieberg [et al.] // J. Appl. Ecol. - 2009. - Vol. 46, N 5. - P1018-1025 . - ISSN 0021-8901
Перевод заглавия: Регрессионные модели коррелированных данных в экологии; признак-специфичные и осредненные по популяции характеристики
Аннотация: Обсуждаются проблемы, возникающие в связи со статистической обработкой данных измерений, не являющихся независимыми. На примере анализа результатов 3-годичных наблюдений за гнездованием кряквы (Anas platyrhynchos) продемонстрированы особенности применения и интерпретации смешанных регрессионных моделей (оперирующих признак-специфичными показателями) и обобщенных оценочных уравнений (оперирующих осредненными по популяции характеристиками). Высказывается мнение, что в решении большинства прикладных экологических задач, связанных с управлением или охраной природных ресурсов, второй подход является более целесообразным. США, Biometrics Unit, Minnesota Dep. of Natural Resources, Forest Lake, MN 55025 E-mail: john.fieberg@dnr.state.mn.us. Ил. 1. Табл. 1. Библ. 41

ГРНТИ	34.33.27

ВИНИТИ 341.33.27.19.05.99
Рубрики: ОБРАБОТКА ДАННЫХ
СТАТИСТИЧЕСКАЯ ОБРАБОТКА
СМЕШАННЫЕ РЕГРЕССИОННЫЕ МОДЕЛИ
КОРРЕЛИРОВАННЫЕ ДАННЫЕ
ЭКОЛОГИЯ
КРЯКВА
ANAS PLATYRHYNCHOS (AVES)

Доп.точки доступа:
Fieberg, John; Rieger, Randall H.; Zicus, Michael C.; Schildcrout, Jonathan S.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 10.09-04А3.409

Regression modelling of correlated data in ecology: Subject-specific and population averaged response patterns [Text] / John Fieberg [et al.] // J. Appl. Ecol. - 2009. - Vol. 46, N 5. - P1018-1025 . - ISSN 0021-8901
Перевод заглавия: Регрессионные модели коррелированных данных в экологии; признак-специфичные и осредненные по популяции характеристики
Аннотация: Обсуждаются проблемы, возникающие в связи со статистической обработкой данных измерений, не являющихся независимыми. На примере анализа результатов 3-годичных наблюдений за гнездованием кряквы (Anas platyrhynchos) продемонстрированы особенности применения и интерпретации смешанных регрессионных моделей (оперирующих признак-специфичными показателями) и обобщенных оценочных уравнений (оперирующих осредненными по популяции характеристиками). Высказывается мнение, что в решении большинства прикладных экологических задач, связанных с управлением или охраной природных ресурсов, второй подход является более целесообразным. США, Biometrics Unit, Minnesota Dep. of Natural Resources, Forest Lake, MN 55025 E-mail: john.fieberg@dnr.state.mn.us. Ил. 1. Табл. 1. Библ. 41

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.09.09
Рубрики: ОБРАБОТКА ДАННЫХ
СТАТИСТИЧЕСКАЯ ОБРАБОТКА
СМЕШАННЫЕ РЕГРЕССИОННЫЕ МОДЕЛИ
КОРРЕЛИРОВАННЫЕ ДАННЫЕ
ЭКОЛОГИЯ
КРЯКВА
ANAS PLATYRHYNCHOS (AVES)

Доп.точки доступа:
Fieberg, John; Rieger, Randall H.; Zicus, Michael C.; Schildcrout, Jonathan S.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 13.04-04А3.530

Sabo, R. T.
What can go wrong when ignoring correlation bounds in the use of generalized estimating equations [Text] / R. T. Sabo, N. R. Chaganty // Statist. Med. - 2010. - Vol. 29, N 24. - P2501-2507 . - ISSN 0277-6715
Перевод заглавия: Что может быть неправильным в игнорировании границ корреляции при использовании обобщенных оценивающих уравнений
Аннотация: Анализ повторных измерений или кластеризованных данных часто усложняется присутствием корреляции. Дальнейшее усложнение возникает при дискретных ответных реакциях, когда границы маргинальных вероятностей определяют пределы для корреляций, нередко более строгие, чем области положительных значений. Некоторые популярные статистические методы, например, обобщенные оценивающие уравнения игнорируют эти пределы (границы), что может порождать ошибочность оценок. Обсуждаются альтернативные стратегии использования обобщенных оценивающих уравнений для выбора значений корреляции и использование правдоподобия в модели латентных переменных. Приведены примеры, иллюстрирующие результаты некорректного использования математического обеспечения указанных уравнений при существовании корреляций между бинарными ответными реакциями. США, Department of Biostatistics, Virginia Commonwealth University, Richmond, VA 23298-0032. E-mail: rsabo@vcu.edu. Библ. 24

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.09.09
Рубрики: БИОМЕТРИЯ
КОРРЕЛИРОВАННЫЕ ДАННЫЕ
КЛАСТЕРИЗОВАННЫЕ ДАННЫЕ
ПОВТОРНЫЕ НАБЛЮДЕНИЯ
ОБОБЩЕННЫЕ ОЦЕНИВАЮЩИЕ УРАВНЕНИЯ
ИГНОРИРОВАНИЕ ГРАНИЦ КОРРЕЛЯЦИИ

Доп.точки доступа:
Chaganty, N.R.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 89.09-04А3.590

Rerandomization tests for analyzing correlated data from dental studies [Text] / Mark A. Espeland [et al.] // Comput. and Biomed. Res. - 1989. - Vol. 22, N 1. - P1-10 . - ISSN 0010-4809
Перевод заглавия: Тесты рандомизации повторной для анализа коррелированных данных в стоматологических исследованиях
Аннотация: В стоматологических исследованиях часто приходится анализировать небольшие выборки сильно коррелированных данных. В таких случаях известные методы многомерного дисперсионного анализа неприменимы, но имеется возможность использования тестов повторной рандомизации (ТПР), предложенных R. A. Fisher и развитых О. Kempthorne. ТПР являются непараметрическими и основаны только на предположении о случайном распределении исследуемых объектов (ИО) между эксперим. группами (Г). Идея ТПР состоит в определении различий между Г с помощью нек-рой статистики с последующей оценкой ее достоверности путем исследования всех возможных значений этой статистики при различных распределениях ИО между Г. G. O. Zerbe и S. H. Walker предложили оценивать ИО полиномиальными кривыми, а различия между 2 ИО - интегралом квадрата разности указанных кривых d(i, k). Наилучшей статистикой они считают оценку W='СИГМА'(1/n[j])'СИГМА'd(,k), где n[i] - кол-во ИО в j-ой Г, а внутренняя сумма вычисляется по всем парам кривых в i-ой Г. Предложенный метод предусматривает определение W, а затем вычисление новых оценок W для всех перестановок ИО, сохраняющих размеры Г. Различия между Г считаются достоверными, если доля всех значений W, превышающих исходное значение, не больше определенной величины. Отмечено, что в случае необходимости полиномиальная аппроксимация м. б. заменена кусочно линейной. Приведены примеры использования описанного метода для обработки стоматологических данных. У авт. можно получить программную реализацию метода на яз. фортран. США, Center for Prevention Res. and Biometry, Bowman Gray School of Medicine, 300 S. Hawthorne Rd, Winston-Salem, NC 27103. Ил. 2. Табл. 2. Библ. 16.

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.09.13
Рубрики: БИОМЕТРИЯ
КОРРЕЛИРОВАННЫЕ ДАННЫЕ
ПОВТОРНАЯ РАНДОМИЗАЦИЯ
НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ
ДОСТОВЕРНОСТЬ РАЗЛИЧИЙ

Доп.точки доступа:
Espeland, Mark A.; Murphy, William C.; Cox, Christopher; Billings, Ronald J.; Bouwsma, Otis J.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 91.10-04А3.435

Coad, D. S.
Sequential tests for an unstable response variable [Text] / D. S. Coad // Biometrika. - 1991. - Vol. 78, N 1. - P113-121 . - ISSN 0006-3444
Перевод заглавия: Последовательные критерии для нестабильной переменной отклика
Аннотация: Рассматривается класс последовательных критериев Robvins H., Siegmund D. D. ("J. Amer. Statist. Assoc.", 1974, 69, 132), предназначенных для выявления лучшего из 2 типов лечения. Для нормальных откликов показано, как данные критерии модифицируются с учетом линейного тренда данных по времени или сериальной корреляции между откликами. Сравниваются привила распределения пациентов по типам лечения, минимизирующие кол-во назначений худшего типа. Имитационные эксперименты показывают, что вероятности соотв. ошибок для модифицированных критериев в общем не больше, чем соотв. значения для оригинальных критериев с независимыми и одинаково распределенными откликами. Великобритания, Dep. of Mathematics and Statistics, Univ. of Newcastle upon Tyne, Newcastle upon Tyne, NE1 7RU. Библ. 13.

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.09.13
Рубрики: БИОМЕТРИЯ
ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ
КЛИНИЧЕСКИЕ ИСПЫТАНИЯ
КРИТЕРИИ
ТРЕНД ДАННЫХ
КОРРЕЛИРОВАННЫЕ ДАННЫЕ

"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