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=ЛАТЕНТНЫЕ МОДЕЛИ<.>)

Общее количество найденных документов : 2
Показаны документы с 1 по 2

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 10.01-04А3.480

Chung, Hwan.
Latent transition analysis: Inference and estimation [Text] / Hwan Chung, Stephanie T. Lanza, Eric Loken // Statist. Med. - 2008. - Vol. 27, N 11. - P1834-1854 . - ISSN 0277-6715
Перевод заглавия: Анализ латентных переходов: выводы и оценивание
Аннотация: Модели латентных переходов основаны на теории латентных классов, согласно к-рой однородные подгруппы (латентные классы) индивидуумов м. б. идентифицированы по их р-ции на манифестные пункты. С помощью метода макс. правдоподобия или байесовского подхода со статистическим моделированием на цепях Маркова оцениваются параметры переходов модели. Однако особые св-ва правдоподобия приводят к трудностям оценивания и при байесовском подходе особенно для малых выборок. Изучаются проблемы получения выводов при анализе латентных моделей. Для этого проведены имитационные эксперименты. Показано, что при получении ошибочных выводов возможно исправить положение путем ввода небольшого числа априорных данных в случае малых выборок. США, Dep of Epidemiology, Michigan State Univ., MI 48824. Ил. 6. Табл. 7. Библ. 33

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.09.09
Рубрики: БИОМЕТРИЯ
ОЦЕНИВАНИЕ
ЛАТЕНТНЫЕ МОДЕЛИ
ПЕРЕХОДЫ
СТАТИСТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

Доп.точки доступа:
Lanza, Stephanie T.; Loken, Eric

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 90.01-04А3.290

Espeland, Mark A.
Using latent class models to characterize and assess relative error in discrete measurements [Text] / Mark A. Espeland, Stanley L. Handelman // Biometrics. - 1989. - Vol. 45, N 2. - P587-599
Перевод заглавия: Использование моделей латентных классов для характеризации и оценивания относительной ошибки в дискретных измерениях
Аннотация: Для характеризации структуры согласия или несогласия между несколькими наблюдателями в ситуации, когда данные являются дискретными и не имеется определенного стандарта, предлагается серия моделей, включающих латентные классы. В описываемом подходе дискретные данные рассматриваются как неполные, а для параметризации моделей с латентными классами используются логлинейные модели. Описываются итеративные процедуры метода макс. правдоподобия, к-рый предлагается применять для оценивания параметров. Изложение подходов ведется в контексте анализа данных радиографической диагностики кариеса зубов 5 различными зубными врачами. Проводится сопоставление предлагаемых подходов с альтернативными. США, Center for Prevention Research and Biometry, Bowman Gray School of Medicine, 300 S. Hawthorne Road, Winston-Salem, North Carolina 27103. Библ. 25.

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.09.13
Рубрики: БИОМЕТРИЯ
ОЦЕНИВАНИЕ
ОТНОСИТЕЛЬНЫЕ ОШИБКИ
ЛАТЕНТНЫЕ МОДЕЛИ
ДИСКРЕТНЫЕ ПРИЗНАКИ

Доп.точки доступа:
Handelman, Stanley L.

"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