คำถามติดแท็ก adjustment

ในบทความล่าสุดของNorton และคณะ (2018)ระบุว่า[1][1]^{[1]} อัตราส่วนของอัตราต่อรองที่แตกต่างจากการศึกษาเดียวกันไม่สามารถเปรียบเทียบได้เมื่อแบบจำลองทางสถิติที่ส่งผลให้การประมาณอัตราต่อรองมีตัวแปรอธิบายที่แตกต่างกัน และขนาดของอัตราต่อรองจากการศึกษาหนึ่งสามารถเปรียบเทียบกับขนาดของอัตราต่อรองได้จากการศึกษาอื่นเพราะตัวอย่างที่แตกต่างกันและข้อกำหนดของแบบจำลองที่แตกต่างกันจะมีปัจจัยการปรับขนาดโดยพลการแตกต่างกัน อีกนัยหนึ่งคือขนาดของอัตราต่อรองของการเชื่อมโยงที่กำหนดในการศึกษาหลาย ๆ ครั้งไม่สามารถสังเคราะห์ได้ในการวิเคราะห์อภิมาน การจำลองขนาดเล็กแสดงให้เห็นถึงนี้ (รหัส R อยู่ที่ด้านล่างของคำถาม) สมมติว่ารูปแบบที่แท้จริงคือ: ลองจินตนาการอีกว่าข้อมูลเดียวกันที่สร้างขึ้นโดยตัวแบบข้างต้นถูกวิเคราะห์โดยนักวิจัยสี่คนโดยใช้การถดถอยโลจิสติกส์ นักวิจัย 1 รวมเป็น covariate เท่านั้นนักวิจัย 2 รวมทั้งและและอื่น ๆ การประมาณการแบบจำลองโดยเฉลี่ยของอัตราต่อรองสำหรับของสี่นักวิจัยคือ:logit(yi)=1+log(2)x1i+log(2.5)x2i+log(3)x3i+0x4ilogit(yi)=1+log⁡(2)x1i+log⁡(2.5)x2i+log⁡(3)x3i+0x4i \mathrm{logit}(y_{i})=1 + \log(2)x_{1i} + \log(2.5)x_{2i} + \log(3)x_{3i} + 0x_{4i} x1x1x_{1}x1x1x_{1}x2x2x_{2}x1x1x_{1} res_1 res_2 res_3 res_4 1.679768 1.776200 2.002157 2.004077 เห็นได้ชัดว่ามีเพียงนักวิจัย 3 และ 4 เท่านั้นที่ได้รับอัตราต่อรองที่ถูกต้องประมาณในขณะที่นักวิจัย 1 และ 2 ไม่ได้ …

12 r  logistic  meta-analysis  odds-ratio  adjustment 

การเปิดเผยอย่างเต็มรูปแบบ: ฉันไม่ใช่นักสถิติและฉันไม่ได้อ้างว่าเป็น ฉันเป็นผู้ดูแลระบบไอทีต่ำต้อย กรุณาเล่นอ่อนโยนกับฉัน :) ฉันมีหน้าที่รับผิดชอบในการรวบรวมและพยากรณ์การใช้ที่เก็บข้อมูลดิสก์สำหรับองค์กรของเรา เรารวบรวมที่เก็บข้อมูลของเราใช้เป็นรายเดือนและใช้การถดถอยเชิงเส้นแบบง่าย ๆ สิบสองเดือนสำหรับการคาดการณ์ เราใช้ข้อมูลนี้สำหรับการจัดสรรและการวางแผนค่าใช้จ่ายทุนเช่น "ตามโมเดลนี้เราจะต้องซื้อจำนวน x หากพื้นที่เก็บข้อมูลในเดือน y เพื่อตอบสนองความต้องการของเรา" ทั้งหมดนี้ทำงานได้ดีพอที่จะตอบสนองความต้องการของเรา เรามีการเคลื่อนไหวครั้งเดียวจำนวนมากในตัวเลขของเราซึ่งทำให้การคาดการณ์ไม่เป็นไปตามปกติ ตัวอย่างเช่นมีคนพบการสำรองข้อมูลเก่า 500GB ซึ่งไม่จำเป็นอีกต่อไปและลบทิ้ง ดีสำหรับพวกเขาในการเรียกคืนพื้นที่! อย่างไรก็ตามการคาดการณ์ของเราในขณะนี้ลดลงอย่างมากจากการลดลงครั้งใหญ่ในหนึ่งเดือน เรายอมรับเสมอว่าการลดลงเช่นนี้ใช้เวลา 9-10 เดือนในการสร้างแบบจำลอง แต่อาจใช้เวลานานมากหากเราเข้าสู่ฤดูการวางแผนค่าใช้จ่ายทุน ฉันสงสัยว่ามีวิธีจัดการความแปรปรวนแบบครั้งเดียวเหล่านี้หรือไม่ว่าค่าที่คาดการณ์จะไม่ได้รับผลกระทบมากนัก (เช่นความชันของเส้นไม่เปลี่ยนแปลงอย่างมาก) แต่จะนำมาพิจารณาด้วย (เช่น การเปลี่ยนแปลงครั้งเดียวในค่า y ที่เกี่ยวข้องกับจุดเฉพาะในเวลา) ความพยายามครั้งแรกของเราในการแก้ปัญหานี้ทำให้ได้ผลลัพธ์ที่น่าเกลียด (เช่นเส้นโค้งการเติบโตแบบเลขชี้กำลัง) เราทำการประมวลผลทั้งหมดของเราใน SQL Server หากมีความสำคัญ

11 regression  forecasting  adjustment