СибНСХБ

Вид поиска

Область поиска

Найдено в других БД

Формат представления найденных документов:
библиографическое описание	краткий	полный

Поисковый запрос: (<.>S=НЕПРЕНЕБРЕЖИМОЕ ВЫПАДЕНИЕ ДАННЫХ<.>)

Общее количество найденных документов : 1

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 06.10-04А3.720

Demirtas, Hakan.
Multiple imputation under Bayesianly smoothed pattern-mixture models for non-ignorable drop-out [Text] / Hakan Demirtas // Statist. Med. - 2005. - Vol. 24, N 15. - P2345-2363 . - ISSN 0277-6715
Перевод заглавия: Множественные [влияния] в моделях смеси образов с байесовским сглаживанием при непренебрежимом выпадении
Аннотация: Стандартные модели смесей образов часто оказывается крайне чувствительными к неправильной модельной классификации. Это оказывается особенно важным при возможности выпадения отдельных данных. Предложен новый класс моделей смеси образов со случайными коэффициентами с байесовским сглаживанием, предназначенный для этого случая. Вместо жестких ограничений в виде равенств используется новая процедура полиномиального сглаживания. Подробно описан иерархический вариант такого сглаживания (иерархическая Байесовская модель). Представлены результаты проведенных экспериментов на синтезированных и реальных данных, доказывающие эффективность нового метода с вычислительной точки зрения. США, Div. of Epidemiol. and Biostatistics, Univ. of Illinois at Chicago, Chicago, IL 60612-4336. Ил. 7. Библ. 25

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.09.02
Рубрики: ОБРАБОТКА ДАННЫХ
СТАНДАРТНЫЕ МОДЕЛИ СМЕСИ ОБРАЗОВ
БАЙСОВСКОЕ СГЛАЖИВАНИЕ
НЕПРЕНЕБРЕЖИМОЕ ВЫПАДЕНИЕ ДАННЫХ
НОВЫЙ КЛАСС МОДЕЛЕЙ СМЕСИ ОБРАЗОВ
СГЛАЖИВАНИЕ ПОЛИНОМИАЛЬНЫХ КОЭФФИЦИЕНТОВ
ИЕРАРХИЧЕСКАЯ БАЙЕСОВСКАЯ МОДЕЛЬ
БИОМЕДИЦИНСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

"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