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: (<.>A=Demirtas, Hakan$<.>)

Общее количество найденных документов : 7
Показаны документы с 1 по 7

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 06.04-04А3.829

Demirtas, Hakan.
On the performance of random-coefficient pattern-mixture models for non-ignorable drop-out [Text] / Hakan Demirtas, Joseph L. Schafer // Statist. Med. - 2003. - Vol. 22, N 16. - P2553-2575 . - ISSN 0277-6715
Перевод заглавия: О свойствах моделей смешанной структуры со случайными коэффициентами при неигнорируемых выпадениях
Аннотация: Указанные в заглавии модели были предложены для данных продольных исследований при неигнорируемых выпадениях. Основой для каждой такой модели является экстраполяция. Рассматриваются различные стратегии экстраполяции и показано, что анализ м. б. упрощен с помощью множественного ввода, заменяющего пропущенные данные. На основе результатов имитационных экспериментов и реальных данных показано, что альтернативы указанным моделям могут приводить к весьма отличающимся оценкам интересующих параметров, а незначительные неправильности в спецификации модели могут давать смещения, величина к-рых значительна по сравнению со станд. ошибками даже для сравнительно малых выборок. Во многих случаях с неизвестной природой выпадений интервальные оценки при моделях смешанной структуры могут приводить к недостаточному накрытию. США, Dep of Statistics and The Methodology Center, Pennsylvania State Univ., Univ. Park, PA 16802. Ил. 6. Табл. 2. Библ. 42

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.09.09
Рубрики: БИОМЕТРИЯ
ПРОДОЛЬНЫЕ ДАННЫЕ
МОДЕЛИ СО СЛУЧАЙНЫМИ КОЭФФИЦИЕНТАМИ
ПРОПУСКИ ДАННЫХ
МНОЖЕСТВЕННЫЙ ВВОД

Доп.точки доступа:
Schafer, Joseph L.

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

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 10.03-04А3.515

Demirtas, Hakan.
An imputation strategy for incomplete longitudinal ordinal data [Text] : докл. [11 Biennial CDC and ADSTR Symposium on Statistical Methods, Boston, Mass., 2006] / Hakan Demirtas, Donald Hedeker // Statist. Med. - 2008. - Vol. 27, N 20. - P4086-4093 . - ISSN 0277-6715
Перевод заглавия: Стратегия заполнения неполных продольных ординальных данных
Аннотация: Предлагается новая стратегия квазизаполнения пропусков для коррелированных данных указанного типа с использованием идей генерирования случайных чисел. Суть подхода состоит в сворачивании ординальных уровней к бинарным и преобразовании коррелированных бинарных откликов в многомерные нормальные таким образом,чтобы преобразование бинарных данных после множественного заполнения давало изначальные маргинальные распределения и корреляции. Процесс преобразования обеспечивает разумное преобразование корреляций, что позволяет использовать преимущество хорошо развитой техники заполнения для гауссовских откликов. Приставка "квази" имеет тот смысл, что сохранение оригинальных данных не гарантируется. Дан иллюстративный пример по психологическим данным. США, Div. of Epidemiology and Biostatistics, Univ. of Illinois at Chicago, Chicago, IL 60612. Табл. 1. Библ. 22

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.09.13
Рубрики: БИОМЕТРИЯ
ПРОДОЛЬНЫЕ ОРДИНАЛЬНЫЕ КОРРЕЛИРОВАННЫЕ ДАННЫЕ
ЗАПОЛНЕНИЕ ПРОПУСКОВ
ГЕНЕРИРОВАНИЕ СЛУЧАЙНЫХ ЧИСЕЛ
ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ДАННЫХ

Доп.точки доступа:
Hedeker, Donald

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 11.07-04А3.469

Demirtas, Hakan.
Rounding strategies for multiply imputed binary data [Text] / Hakan Demirtas // Biom. J. - 2009. - Vol. 51, N 4. - P677-688 . - ISSN 0323-3847
Перевод заглавия: Стратегии округления для множественно вводимых бинарных данных
Аннотация: Множественный ввод (пропущенных данных) является часто используемым подходом при неполных данных. Если пропущенные данные включают смесь непрерывных и дискретных переменных, то гибких моделей для совместного распределения переменных разного типа в настоящее время недостаточно. Широко распространенное и доступное математическое обеспечение для множественного ввода предполагает совместное нормальное распределение переменных и позволяет прагматически рассматривать дискретные переменные, округляя вводимые значения до ближайшей категории. Сравниваются несколько правил округления для бинарных переменных на имитационных продольных множествах данных с точки зрения смещения и накрытия. Сделан вывод, что хорошее правило должно учитывать скорее информацию о других переменных системы, чем маргинальные характеристики, а также быть относительно нечувствительным к спецификации модели ввода. Исследователям рекомендуется рассматривать специфическую природу изучаемой проблемы. США, Division of Epidemiology and Biostatistics, University of Illinois at Chicago, Chicago, IL 60130

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.09.09
Рубрики: БИОМЕТРИЯ
ПРОПУСКИ ДАННЫХ
ДИСКРЕТНЫЕ И НЕПРЕРЫВНЫЕ ПЕРЕМЕННЫЕ
МНОЖЕСТВЕННЫЙ ВВОД
ОКРУГЛЕНИЕ ЗНАЧЕНИЙ

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 14.02-04А3.392

Hedeker, Donald.
Modeling between-subject and within-subject variances in ecological momentary assessment data using mixed-effects location scale models [Text] / Donald Hedeker, Robin J. Mermelstein, Hakan Demirtas // Statist. Med. - 2012. - Vol. 31, N 27. - P3328-3336 . - ISSN 0277-6715
Перевод заглавия: Моделирование вариантов у субъектов и у одного субъекта в данных мгновенной экологической оценки с использованием моделей масштаба расположения смешанных эффектов
Аннотация: Рассмотрена задача оценки изменений в настроении курящих подростков. Разработана модель, позволяющая учитывать изменчивость факторов и их влияния как у одного субъекта, так и у разных субъектов. Модель является масштабируемой и эффективна в условиях неоднородных данных. Описаны возможности ее обобщений при смешанных переменных. США, Div. of epidemiology & Biostatistics, School of Public Health, Univ. of Illinois at Chicago, Chicago IL 60612. E-mail:hedeker@uic.edu. Библ. 46

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.15.29
Рубрики: ЭКОЛОГИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА
ВАРИАНТЫ
МОДЕЛИРОВАНИЕ

Доп.точки доступа:
Mermelstein, Robin J.; Demirtas, Hakan

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 14.08-04А3.356

Performance of a propensity score adjustment in longitudinal studies with covariate-dependent representation [Text] / Andrew C. Leon [et al.] // Statist. Med. - 2012. - Vol. 31, N 20. - P2262-2274 . - ISSN 0277-6715
Перевод заглавия: Эффективность обновления оценки близости в продольных испытаниях с представлениями, зависящими от ковариации
Аннотация: Проведено исследование ситуации, в которой имеется переменное число различных периодов терапевтического вмешательства. Предложены рекомендации по коррекции статистических выводов при проведении продольных испытаний в этой ситуации. Проведено имитационное моделирование по испытанию предложенных процедур в клинических условиях. США, Weill Cornell Med. College, Dep. of Psychiatry, Box 140, 525 East 68th Street, New York, NY. E-mail:acleon@med.cornell.edu. Библ. 17

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.09.09 + 761.03.59.09.09
Рубрики: ТЕРАПЕВТИЧЕСКИЕ ВМЕШАТЕЛЬСТВА
ЭФФЕКТЫ
СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ
МОДЕЛИРОВАНИЕ

Доп.точки доступа:
Leon, Andrew C.; Hedeker, Donald; Li, Chunshan; Demirtas, Hakan

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 14.08-04А3.359

Demirtas, Hakan.
Simulation of massive public health data by power polynomials [Text] / Hakan Demirtas, Donald Hedeker, Robin J. Mermelstein // Statist. Med. - 2012. - Vol. 31, N 27. - P3337-3346 . - ISSN 0277-6715
Перевод заглавия: Имитационное моделирование больших массивов открытых данных о здоровье с использованием степенных многочленов
Аннотация: Рассмотрена задача генерации двоичных и непрерывных переменных, распределение которых, возможно, отличается от нормального. Описан метод ее решения, основанный на представлении в виде степенных многочленов. Рассмотрен пример с полиномами Fleishman. Анализ данных о распространенности курения среди взрослых пациентов показал эффективность метода при большой размерности данных. США, Div. Epidemiology and Biostatistics, Univ. of Illinois at Chicago, Chicago, IL. E-mail:demirtas@uic.edu. Библ. 29

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.09.09
Рубрики: МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ
ЗДРАВООХРАНЕНИЕ

Доп.точки доступа:
Hedeker, Donald; Mermelstein, Robin J.

"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