Главная Назад


Авторизация
Идентификатор пользователя / читателя
Пароль (для удалённых пользователей)
 

Вид поиска
Область поиска
Найдено в других БД
Формат представления найденных документов:
библиографическое описаниекраткийполный
Отсортировать найденные документы по:
авторузаглавиюгоду изданиятипу документа
Поисковый запрос: (<.>S=ПРОДОЛЬНЫЕ НАБЛЮДЕНИЯ<.>)
Общее количество найденных документов : 16
Показаны документы с 1 по 16
1.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 05.10-04А3.754

    Listing, Joachim.
    A nonparametric test for random dropouts [Text] / Joachim Listing, Rainer Schlittgen // Biom. J. - 2003. - Vol. 45, N 1. - P113-127 . - ISSN 0323-3847
Перевод заглавия: Непараметрический критерий для случайных выпадений
Аннотация: Проблема выпадений (пропусков) является общей при продольных исследований. Обычно в анализе предполагается, что выпадения случайны. Существуют несколько критериев для проверки этого предположения. Однако они зависят от нормальности распределения данных или имеют недостаточную мощность. Предлагается новый критерий в виде комбинации критериев Уилкоксона и ранговых сумм. Критерий приложим к случаю со многими связями. Доказаны его хорошие св-ва по сравнению с критерием, предполагающим нормальное распределение данных, а также критерием для полностью случайных пропусков Little. Приведено приложение к реальным данным. Германия, German Rheumatism Res. Center, D-10117 Berlin. Ил. 1. Табл. 5. Библ. 13
ГРНТИ  
34.05.25
ВИНИТИ 341.05.25.09.13
Рубрики: БИОМЕТРИЯ
НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ
ПРОДОЛЬНЫЕ НАБЛЮДЕНИЯ
КРИТЕРИИ СЛУЧАЙНЫХ ВЫПАДЕНИЙ

Доп.точки доступа:
Schlittgen, Rainer

2.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 05.12-04А3.733

    Shao, Jun.
    Last observation carry-forward and last observation analysis [Text] / Jun Shao, Bob Zhong // Statist. Med. - 2003. - Vol. 22, N 15. - P2429-2441 . - ISSN 0277-6715
Перевод заглавия: [Обращенный вперед анализ последнего наблюдения и анализ последнего наблюдения]
Аннотация: В клинических испытаниях данные часто собираются в результате наблюдения пациентов течение длительного периода времени. При этом некоторые пациенты выпадают, и эти выпадения информативны в том смысле, что вышедшие из-под наблюдения пациенты отличаются от прошедших все испытание. Для обработки получаемых данных оцениваются эффекты лечения по "склонным к лечению" пациентам с рандомизацией последних. Простым популярным методом является обращенный вперед дисперсионный анализ последнего наблюдения, в к-ром оцениваются эффекты лечения последнего перед выпадением. Показано, что данный подход асимптотически законен в специальном, но важно случае, когда сравниваются 2 лечения с одинаковым числом наблюдений в 2 группах вне зависимости от того, информативны выпадения или нет. В др. ситуациях асимптотика дает неправильный размер критерия. Предлагается асимптотически корректный критерий для сравнения глобальных средних по подсовокупностям, каждая из к-рых содержит пациентов, выпавших после конкретного посещения врача. Проведены имитационные эксперименты для исследования св-в предлагаемого подхода и упомянутого метода на основе дисперсионного анализа при конечных размерах выборки. США, Dep of Statistics, Univ. of Wisconsin, Madison, WI 53706. Табл. 2. Библ. 11
ГРНТИ  
34.05.25
ВИНИТИ 341.05.25.09.13
Рубрики: БИОМЕТРИЯ
КЛИНИЧЕСКИЕ ИСПЫТАНИЯ
ПРОДОЛЬНЫЕ НАБЛЮДЕНИЯ
ИНФОРМАТИВНЫЕ ВЫПАДЕНИЯ
ОЦЕНИВАНИЕ ЭФФЕКТОВ

Доп.точки доступа:
Zhong, Bob

3.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 06.12-04А3.394

    Frost, Chris.
    The analysis of repeated 'direct' measures of change illustrated with an application in longitudinal imaging [Text] / Chris Frost, Michael G. Kenward, Nick C. Fox // Statist. Med. - 2004. - Vol. 23, N 21. - P3275-3286 . - ISSN 0277-6715
Перевод заглавия: Анализ повторных "прямых" измерений изменений, иллюстрируемый приложением к продольным [данным по изображениям]
Аннотация: Использование повторных измерений выходной переменной служит для увеличения статистической мощности и точности при рандомизированных клинических испытаниях или при изучении когорт. Здесь обычно используются линейные смешанные модели, напр., при анализе изображений. Однако в последнем и ряде др. случаев продольных наблюдений основным на выходе является является прямое изменение переменной, противопоставляемое вычитанию одного измеряемого значения из др. Корреляционная структура таких повторных измерений прямых изменений усложняет анализ. Представлено семейство иерархических смешанных моделей для анализа таких данных. Даны пояснения к их использованию с применением станд. статистического мат. обеспечения. Приведен иллюстративный пример использования предложенных моделей для изучения когорты пациентов с болезнью Альцгеймера по данным относительно объема мозга в связи с его атрофией. Великобритания, Med. Statistics Univ., Dep of Epidemiology and Population Health, London School of Hygiene and Tropical Medicine, London, WCIE 7HT. Ил. 2. Табл. 1. Библ. 12
ГРНТИ  
34.05.25
ВИНИТИ 341.05.25.09.09
Рубрики: БИОМЕТРИЯ
ПРОДОЛЬНЫЕ НАБЛЮДЕНИЯ
ИЗОБРАЖЕНИЯ
ИЕРАРХИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ
АНАЛИЗ ИЗМЕНЕНИЙ

Доп.точки доступа:
Kenward, Michael G.; Fox, Nick C.

4.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI35) 07.04-04Т5.185

    Wall, Melanie M.
    GEE estimation of a misspecified time-varying covariate: An example with the effect of alcoholism treatment on medical utilization [Text] / Melanie M. Wall, Yu Dai, Lynn E. Eberly // Statist. Med. - 2005. - Vol. 24, N 6. - P925-939 . - ISSN 0277-6715
Перевод заглавия: Оценивание при неправильной спецификации изменяющейся во времени ковариаты с помощью обобщенных оценивающих уравнений: [пример с эффектом лечения алкоголизма]
Аннотация: Обобщенные оценивающие уравнения (ООУ) широко используются для анализа данных продольных наблюдений, в частности, при негауссовском распределении выходной переменной. В условиях регулярности получаемые оценки параметров состоятельны с эффективной асимптотической дисперсией. Метод ООУ прилагался к продольным данным по пациентам-алкоголикам. Изменяющейся со временем ковариатой был индикатор того, прошел ли пациент курс лечения или нет. ООУ применялись для выявления различий и их статистической значимости. Показано, что различия м. б. вызваны тем фактом, что ковариата неправильно специфицируется в маргинальной модели. Проведены имитационные эксперименты, продемонстрировавшие, что неправильная спецификация способна вызвать различия в результатах ООУ. США, Div. of Biostatistics, School of Public Health at the Univ. of Minnesota, Minneapolis, MN 55455. Ил. 5. Табл. 2. Библ. 15
ГРНТИ  
34.47.67
ВИНИТИ 341.47.67.15.39.02
Рубрики: БИОМЕТРИЯ
ОЦЕНИВАНИЕ
ОБОБЩЕННЫЕ ОЦЕНИВАЮЩИЕ УРАВНЕНИЯ
НЕПРАВИЛЬНАЯ СПЕЦИФИКАЦИЯ КОВАРИАТ
ПРОДОЛЬНЫЕ НАБЛЮДЕНИЯ

Доп.точки доступа:
Dai, Yu; Eberly, Lynn E.

5.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 07.04-04А3.484

    Kuk, Anthony Y. C.
    Permutation invariance of alternating logistic regression for multivariate binary data [Text] / Anthony Y. C. Kuk // Biometrika. - 2004. - Vol. 91, N 3. - P758-761 . - ISSN 0006-3444
Перевод заглавия: Инвариантность к перестановкам альтернирующей логистической регрессии для многомерных бинарных данных
Аннотация: Рассматриваются многомерные данные бинарных откликов с возможной кластеризацией, к-рые встречаются в продольных наблюдениях. При использовании отношения вероятностей для обработки данных применяется метод альтернирующей логистической регрессии, в к-ром нужно обращать матрицы с размером порядка размера выборки и к-рый является робастным для оценивания коэф. регрессии. Практически важным св-вом данной регрессии (хотя и не очевидном) является инвариантность к перестановкам переменных отклика внутри кластеров. Представлено краткое доказательство инвариантности. Развиваемый подход может использоваться для доказательства инвариантности для более общего класса оценивающих ур-ний, основанных на условных остатках. Исследуется решение проблемы неинвариантности существующих оценок средних квадратических отклонений, для чего предлагается симметризованная версия оценивающих ур-ний. Сингапур, Dep of Statistics and Applied Probability, Nat. Univ. of Singapore, Singapore 117546. Библ. 7
ГРНТИ  
34.05.25
ВИНИТИ 341.05.25.09.13
Рубрики: БИОМЕТРИЯ
ОЦЕНИВАНИЕ
БИНАРНЫЕ ДАННЫЕ
КЛАСТЕРИЗОВАННЫЕ ДАННЫЕ
ПРОДОЛЬНЫЕ НАБЛЮДЕНИЯ
ИНВАРИАНТНОСТЬ К ПЕРЕСТАНОВКАМ НАБЛЮДЕНИЙ
ОБОБЩЕННЫЕ ОЦЕНИВАЮЩИЕ УРАВНЕНИЯ

6.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 07.05-04А3.594

    Wall, Melanie M.
    GEE estimation of a misspecified time-varying covariate: An example with the effect of alcoholism treatment on medical utilization [Text] / Melanie M. Wall, Yu Dai, Lynn E. Eberly // Statist. Med. - 2005. - Vol. 24, N 6. - P925-939 . - ISSN 0277-6715
Перевод заглавия: Оценивание при неправильной спецификации изменяющейся во времени ковариаты с помощью обобщенных оценивающих уравнений: [пример с эффектом лечения алкоголизма]
Аннотация: Обобщенные оценивающие уравнения (ООУ) широко используются для анализа данных продольных наблюдений, в частности, при негауссовском распределении выходной переменной. В условиях регулярности получаемые оценки параметров состоятельны с эффективной асимптотической дисперсией. Метод ООУ прилагался к продольным данным по пациентам-алкоголикам. Изменяющейся со временем ковариатой был индикатор того, прошел ли пациент курс лечения или нет. ООУ применялись для выявления различий и их статистической значимости. Показано, что различия м. б. вызваны тем фактом, что ковариата неправильно специфицируется в маргинальной модели. Проведены имитационные эксперименты, продемонстрировавшие, что неправильная спецификация способна вызвать различия в результатах ООУ. США, Div. of Biostatistics, School of Public Health at the Univ. of Minnesota, Minneapolis, MN 55455. Ил. 5. Табл. 2. Библ. 15
ГРНТИ  
34.05.25
ВИНИТИ 341.05.25.09.09
Рубрики: БИОМЕТРИЯ
ОЦЕНИВАНИЕ
ОБОБЩЕННЫЕ ОЦЕНИВАЮЩИЕ УРАВНЕНИЯ
НЕПРАВИЛЬНАЯ СПЕЦИФИКАЦИЯ КОВАРИАТ
ПРОДОЛЬНЫЕ НАБЛЮДЕНИЯ

Доп.точки доступа:
Dai, Yu; Eberly, Lynn E.

7.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 07.12-04А3.575

    Qu, Annie.
    Testing ignorable missingness in estimating equation approaches for longitudinal data [Text] / Annie Qu, Peter X. -K. Song // Biometrika. - 2002. - Vol. 89, N 4. - P841-850 . - ISSN 0006-3444
Перевод заглавия: Проверка игнорируемости пропусков в подходах оценивающих уравнений для продольных данных
Аннотация: Рассматривается проблема определения того, являются или нет пропуски данных в продольных исследованиях игнорируемыми в отношении квазиправдоподобия или оценивающих ур-ний. Процедура включает проверку истинности св-ва нулевого среднего оценивающих ур-ний. Ранее для этого предлагалось проверять значимость различий между параметрами оценок, вычисляемых для подмножеств выборки с различной структурой пропусков. Предлагается более унифицированный критерий типа критерия меток. При этом исключается громоздкое оценивание параметров для каждой структуры пропусков. Вместо этого используется единственная квадратичная статистика для проверки существования общего параметра, при к-ром средние для всех оценивающих ур-ние будут нулевыми. Произведено сравнение обоих подходов как с помощью имитационных экспериментов, так и на примерах с реальными данными. США, Dep of Statistics, Oregon State Univ., OR 97331. Ил. 1. Табл. 3. Библ. 10
ГРНТИ  
34.05.25
ВИНИТИ 341.05.25.09.13
Рубрики: БИОМЕТРИЯ
ПРОВЕРКА ГИПОТЕЗ
ИГНОРИРУЕМОСТЬ ПРОПУСКОВ
ПРОДОЛЬНЫЕ НАБЛЮДЕНИЯ
ОЦЕНИВАЮЩЕ УРАВНЕНИЯ
КВАЗИПРАВДОПОДОБИЕ

Доп.точки доступа:
Song, Peter X.-K.

8.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 09.06-04А3.487

    Elashoff, Robert M.
    An approach to joint analysis of longitudinal measurements and competing risks failure time data [Text] / Robert M. Elashoff, Gang Li, Ning Li // Statist. Med. - 2007. - Vol. 26, N 14. - P2813-2835 . - ISSN 0277-6715
Перевод заглавия: Подход к совместному анализу продольных измерений и конкурирующих рисков по данным о времени отказа
Аннотация: Совместный анализ измерений, продолжающихся во времени, и данных по выживаемости пользуется повышенным вниманием в последние годы. Однако до сих пор внимание фокусировалось на единственном типе событий - времени отказа. Рассматривается моделирование повторных измерений и конкурирующих рисков для данных по отказу, позволяющее различать несколько типов отказа при анализе выживаемости. В предлагаемой модели используются латентные переменные и общие ковариаты, чтобы связать вместе подмодели продольных измерений и модели конкурирующих рисков. При оценивании параметров и их средних квадратических ошибок используется EM-алгоритм и метод профиля правдоподобия. При анализе событий во времени анализ продольных наблюдений корректируется на случай пропуска наблюдений при неинформативных выпадениях, к-рые не м.б. учтены в станд. линейных моделях смешанных эффектов. Св-ва разработанного подхода исследовались на генерированных данных и данных по раку легких. США, Dep of Biostatistics, School of Public Health, Univ. of California at Los Angeles, Los Angeles, CA. Ил. 2. Табл. 6. Библ. 38
ГРНТИ  
34.05.25
ВИНИТИ 341.05.25.09.09
Рубрики: БИОМЕТРИЯ
ВЫЖИВАЕМОСТЬ
ПРОДОЛЬНЫЕ НАБЛЮДЕНИЯ
КОНКУРИРУЮЩИЕ РИСКИ
ПРОПУСКИ ДАННЫХ
МОДЕЛИ СМЕШАННЫХ ЭФФЕКТОВ

Доп.точки доступа:
Li, Gang; Li, Ning

9.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 10.05-04А3.371

    Zhou, Lan.
    Joint modelling of paired sparse functional data using principal components [Text] / Lan Zhou, Jianhua Z. Huang, Raymond J. Carroll // Biometrika. - 2008. - Vol. 95, N 3. - P601-619 . - ISSN 0006-3444
Перевод заглавия: Совместное моделирование парных разреженных функциональных данных с использованием главных компонент
Аннотация: Рассматриваются основы моделирования для изучения связи между 2 парными наблюдаемыми во времени переменными. Данные по каждой переменной представляют собой гладкие кривые, измеряемые в дискретные моменты времени, плюс случайная ошибка. Кривые для каждой переменной представляются с использованием небольшого числа важных главных компонент, а ассоциация переменных моделируется через ассоциацию значений главных компонент. Для предсказаний применяется модель смешанных эффектов, а для моделирования средних кривых и кривых главных компонент сплайны со штрафами. Развиваемый подход применялся к случаю данных, когда моменты измерений нерегулярны, разрежены и могут различаться между индивидуумами. Использование функциональных главных компонент улучшает интерпретацию модели, а также статистическую и численную стабильность оценок параметров. США, Dep of Statistics, Texas A&M Univ., College Station, Texas 77483. Ил. 2. Табл. 4. Библ. 25
ГРНТИ  
34.05.25
ВИНИТИ 341.05.25.09.09
Рубрики: БИОМЕТРИЯ
ПРОДОЛЬНЫЕ НАБЛЮДЕНИЯ
ФУНКЦИОНАЛЬНЫЕ ДАННЫЕ
СПЛАЙНЫ
ГЛАВНЫЕ КОМПОНЕНТЫ
СВЯЗИ ПЕРЕМЕННЫХ

Доп.точки доступа:
Huang, Jianhua Z.; Carroll, Raymond J.

10.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 10.08-04А3.406

    Liu, Li C.
    A model for incomplete longitudinal multivariate ordinal data [Text] : докл. [28 Annual Conference of the International Society for Clinical Biostatistics (ISCB28), Alexandroupolis, 29 July-2 Aug., 2008] / Li C. Liu // Statist. Med. - 2008. - Vol. 27, N 30. - P6299-6309 . - ISSN 0277-6715
Перевод заглавия: Модель неполных продольных многомерных ординальных данных
Аннотация: Рассматриваются ситуации, когда повторно с течением времени наблюдаются множественные отклики, причем наблюдения сопровождаются пропусками. Предлагается соответствующая модель подобных данных. В случае случайных пропусков выпадения возможны в любой момент времени и возможны пропуски самих моментов времени. Допускаются множественные случайные эффекты и ковариаты на любом уровне. При логистической или пробит функциях оценивание максимального маргинального правдоподобия описывается с помощью многомерных квадратур Гаусса - Эрмита для случайных эффектов. Предложено итерационное решение, дающее средние квадратические ошибки для параметров модели. Приведен пример с данными по изменениям состояния здоровья во времени. США, Division of Epidemiology and Biometrics, School of Public Health, Univ. of Illinois at Chicago, Chicago, IL 60612. Табл. 3. Библ. 11
ГРНТИ  
34.05.25
ВИНИТИ 341.05.25.09.09
Рубрики: БИОМЕТРИЯ
ПРОДОЛЬНЫЕ НАБЛЮДЕНИЯ
ПРОПУСКИ ДАННЫХ
СЛУЧАЙНЫЕ ПРОПУСКИ
СЛУЧАЙНЫЕ ЭФФЕКТЫ
ОРДИНАЛЬНЫЕ ДАННЫЕ
МНОЖЕСТВЕННЫЕ ОТКЛИКИ
ОЦЕНИВАНИЕ

11.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 10.08-04А3.407

    Philipson, Peter M.
    Comparative review of methods for handling drop-out in longitudinal studies [Text] : докл. [28 Annual Conference of the International Society for Clinical Biostatistics (ISCB28), Alexandroupolis, 29 July-2 Aug., 2008] / Peter M. Philipson, Weang Kee Ho, Robin Henderson // Statist. Med. - 2008. - Vol. 27, N 30. - P6276-6298 . - ISSN 0277-6715
Перевод заглавия: Сравнительный обзор методов обработки выпадений в продольных исследованиях
Аннотация: Продольные исследования часто осложняются выпадениями. Рассматриваются несколько методов обработки данных с выпадениями. Наряду с общими сравнениями методов рассматриваются эффекты неправильной спецификации модели. Сначала формулируется модель выпадений, а затем сравниваются 2 альтернативы. Кроме того, оценивается степень, в которой каждый метод зависит от основных предположений. Оценка осуществляется с помощью сценариев, когда одно или несколько предположений не выполняются. Далее исследуется в какой степени можно идентифицировать адекватность выравнивания модели. Описанная схема прилагалась к генерированным данным и к реальным данным по более 500 пациентам при исследовании шизофрении с выпадениями почти 50%. Соединенное Королевство, School of Mathematics and Statistics, Newcastle Univ., Newcastle upon Tyne NE1 7RU. Ил. 3. Табл. 7 . Библ. 24
ГРНТИ  
34.05.25
ВИНИТИ 341.05.25.09.09
Рубрики: БИОМЕТРИЯ
ПРОДОЛЬНЫЕ НАБЛЮДЕНИЯ
ВЫПАДЕНИЯ
ОБРАБОТКА ДАННЫХ
СРАВНЕНИЕ МЕТОДОВ

Доп.точки доступа:
Ho, Weang Kee; Henderson, Robin

12.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 10.09-04А3.415

   
    Applying permutation tests with adjustment for covariates and attrition weights to randomized trials of health-services interventions [Text] / Lingqi Tang [et al.] // Statist. Med. - 2009. - Vol. 28, N 1. - P65-74 . - ISSN 0277-6715
Перевод заглавия: Приложение критериев перестановок с поправками на ковариаты и веса отсева к рандомизированным испытаниям в здравоохранении
Аннотация: На иллюстративном примере по продольным наблюдениям с возможным отсевом пациентов рассматривается приложение критериев перестановок. Перестановкам подвергается переменная-индикатор лечения в контексте регрессионных моделей с ковариатами и весами отсева. Критерии использовались в данных программы улучшения качества при лечении подростковой депрессии, где для оценивания эффектов применялись регрессионные модели с весами, корректирующими смещения из-за отсева. Результаты, полученные с применением критериев перестановок оказались качественно сходными с результатами при использовании обычных параметрических моделей, но уровни значимости t-критерия преуменьшены. США, Health Services Research Center, Semel Institute for Neuroscience and Human Behavior, UCLA, Los Angeles, CA 90024. Табл. 1. Библ. 33
ГРНТИ  
34.05.25
ВИНИТИ 341.05.25.09.13
Рубрики: БИОМЕТРИЯ
КРИТЕРИИ ПЕРЕСТАНОВОК
ПРОДОЛЬНЫЕ НАБЛЮДЕНИЯ
ОТСЕВ ПАЦИЕНТОВ

Доп.точки доступа:
Tang, Lingqi; Duan, Naihua; Klap, Ruth; Rosenbaum, Asarnow Joan; Belin, Thomas R.

13.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 89.07-04А3.438

    Boshuizen, H. C.
    Small sample properties of the Mantel-Haenszel test statistic for density follow-up studies [Text] / H. C. Boshuizen // Biom. J. - 1988. - Vol. 30, N 6. - P715-721 . - ISSN 0323-3847
Перевод заглавия: Свойства статистики критерия Mantel-Haenszel при малых выборках [по данным о плотности продольных исследований]
Аннотация: В эпидемиологических исследованиях при сопоставлениях заболеваемости во 2-х группах часто используется статистика X{2}=('СИГМА'[g](m[g]L[1][g]/L[g])-'СИГМА'a[g]){2}/'СИГМА'[g](m[g]L[1][g]L[0][g]/L[g]{2}), являющаяся аналогом статистики Mantel-Haenszel. Здесь a[g], b[g] - кол-во больных в группах, m[g]=a[g]+b[g]; L[1][g], L[0][g] - кол-во человеко-лет под наблюдением. Вместо X{2} иногда используется статистика 'хи'{2}[c], отличающаяся введением в числитель определенной поправки на непрерывность. Проводится исследование св-в этих статистики при малых выборках. С использованием 4-х первых кумулянтов, полученных с помощью разложения Эджворта, проводится улучшение статистик. Проводится сопоставления точных и приближенных p-величин. Представлен пример анализа данных в заболеваемости в когорте рабочихкрановщиков, подверженных вибрации. Нидерланды, Coronel Lab. Univ. of Amsterdam Meibergdreef 15 1105 AZ Amsterdam. Библ. 14.
ГРНТИ  
34.05.25
ВИНИТИ 341.05.25.09.13
Рубрики: БИОМЕТРИЯ
ПРОВЕРКА ГИПОТЕЗ
СРАВНЕНИЯ ЗАБОЛЕВАЕМОСТИ
СТАТИСТИКИ КРИТЕРИЕВ
ПРОДОЛЬНЫЕ НАБЛЮДЕНИЯ
МАЛЫЕ ВЫБОРКИ

14.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 89.08-04А3.455

    Zeger, Scott L.
    Models for longitudinal data [Text] : a generalized estimating equation approach / Scott L. Zeger, Kung-Yee Liang, Paul S. Albert // Biometrics. - 1988. - Vol. 44, N 4. - P1049-1060
Перевод заглавия: Модели для наблюдений во времени: подход через обобщенное уравнение оценивания
Аннотация: Для регрессионного анализа данных с независимыми набдениями существует обобщенная линейная модель GLM (McCullagh and Nelder. "Generalized linear models" 1983. London, Chapman and Hill) и квази-правдоподобная модель (McCullagh P. "Ann. of Statistics, 1983, 11, 59), частными случаями к-рых являются линейная, логарифмическая, пуассоновская модели и ряд моделей для определения времени жизни. Эти модели м. б. обобщены для часто встречающегося случая, когда зависимая переменная y[i][t] у субъекта i замеряется в момент t как ф-ция ковариаты x[i][t] и повторные наблюдения коррелированы между собой. Для случая гетерогенности между субъектами существуют 2 подхода - с моделированием гетерогенности в явном виде ("субъектно-зависимая модель) и с вычислением аггрегатных эффектов для популяции. Обе модели рассматриваются на базе обобщенного оценивающего ур-ния параметров, как для дискретных, так и для непрерывных переменных и для случая гауссовского распределения в 1-й модели, между параметрами этих моделей устанавливаются простые взаимоотношения. США, Dep. of Biostatistics. The John Hopkins Univ., 615 North Wolfe Street, Baltimore, Maryland 21205. Ил. 2. Табл. 3. Библ. 20.
ГРНТИ  
34.05.25
ВИНИТИ 341.05.25.09.09
Рубрики: БИОМЕТРИЯ
ОБОБЩЕННЫЕ ЛИНЕЙНЫЕ МОДЕЛИ
ОЦЕНИВАНИЕ
КВАЗИПРАВДОПОДОБИЕ
ПРОДОЛЬНЫЕ НАБЛЮДЕНИЯ

Доп.точки доступа:
Liang, Kung-Yee; Albert, Paul S.

15.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 92.03-04А3.585

    Schneiderman, Emet D.
    A GAUSS program for computing an index of tracking from longitudinal observations [Text] / Emet D. Schneiderman, Charles J. Kowalski, Have Thomas R. ten // Amer. J. Hum. Biol. - 1990. - Vol. 2, N 5. - P475-490 . - ISSN 1042-0533
Перевод заглавия: Программа на яз. GAUSS для вычисления индекса трассировки по данным продольных наблюдений
Аннотация: Термином "трассировка" обозначено св-во индивидуума или группы индивидуумов расти по определенному регуляторному закону. Трассировка означает стабильность паттернов роста. Вычитание трассировки позволяет выявить влияние на рост социально-экономических, биокультурных, патологических, эксперим. и др. факторов. Описана статистическая процедура, позволяющая исследовать трассировку по одиночной выборке измерений, выполненных на людях или животных. Процедура непараметрическая, основана на статистике каппа Коэна. Трассировка позволяет ответить, напр., на такой вопрос: останется ли ребенок из нижней ростовой категории для своего возраста в той же ростовой категории в более старшем возрасте? Приведен полный текст программы статистической обработки. Программа написана на яз. GAUSS, версия 2.0 США, Dep. of Oral and Maxillofacial Surgery, Baylor College of Dentistry, Dallos, TX 75246.
ГРНТИ  
34.05.25
ВИНИТИ 341.05.25.15.29
Рубрики: РОСТ
ПАТТЕРНЫ
ТРАССИРОВКА
ОБРАБОТКА ДАННЫХ
ПРОДОЛЬНЫЕ НАБЛЮДЕНИЯ
ПРОГРАММЫ

Доп.точки доступа:
Kowalski, Charles J.; ten, Have Thomas R.

16.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 92.04-04А3.433

    Segal, Mark R.
    Identifying subgroups in longitudinal data [Text] / Mark R. Segal // 15th Int. Biom. Conf., Budapest, July 2-6, 1990: IBC'90. - Budapest, 1990. - P250 . - ISBN 963-77-1206-2
Перевод заглавия: Выделение подгрупп по продольным данным
Аннотация: В резюме докл. рассматриваются планы продольных (лонгитудинальных) наблюдений измерений индивидуумов во времени с целью определения изменений и факторов, влияющих на них. Указано на необходимость учета корреляций последовательных измерений, моделирование средних и ковариационной структуры. Существующие методы не позволяют выделить подгруппы индивидуумов, к-рые часто представляют особый интерес. Анонсируется метод выделения подгрупп, основанный на регрессионном древе с обсуждением пропусков данных, изменяющихся во времени коварной.
ГРНТИ  
34.05.25
ВИНИТИ 341.05.25.09.13
Рубрики: БИОМЕТРИЯ
ВЫДЕЛЕНИЕ ПОДГРУПП
ПРОДОЛЬНЫЕ НАБЛЮДЕНИЯ
КОРРЕЛЯЦИИ
 
Описание базы
Стандартный
По словарю
Расширенный
Профессиональный
Распределенный
ГРНТИ



"Электронные каталоги и базы данных библиотек СО РАН"
© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)