คำถามติดแท็ก medicine

ด้วยสแตนและส่วนหน้าแพคเกจrstanarmหรือฉันสามารถวิเคราะห์ข้อมูลทางคชกรรมที่สุดเท่าที่ฉันเคยทำมาก่อนกับการผสมรูปแบบเช่นbrms lmeในขณะที่ฉันมีหนังสือและบทความส่วนใหญ่โดย Kruschke-Gelman-Wagenmakers- ฯลฯ บนโต๊ะของฉันสิ่งเหล่านี้ไม่ได้บอกวิธีสรุปผลลัพธ์สำหรับผู้ชมทางการแพทย์ที่ขาดความโกรธแค้นของ Skyesa จาก Bayesian และ Charybdis ของผู้ตรวจสอบทางการแพทย์ ( "เราต้องการความสำคัญไม่ใช่สิ่งที่กระจาย") ตัวอย่าง: ความถี่กระเพาะอาหาร (1 / นาที) วัดเป็นสามกลุ่ม; การควบคุมสุขภาพเป็นข้อมูลอ้างอิง มีการวัดหลายอย่างสำหรับผู้เข้าร่วมแต่ละคนดังนั้นฉันมักใช้แบบผสมต่อไปนี้lme: summary(lme(freq_min~ group, random = ~1|study_id, data = mo)) ผลลัพธ์ที่แก้ไขเล็กน้อย: Fixed effects: freq_min ~ group Value Std.Error DF t-value p-value (Intercept) 2.712 0.0804 70 33.7 0.0000 groupno_symptoms 0.353 0.1180 27 …

21 statistical-significance  bayesian  stan  credible-interval  medicine 

ฉันกำลังทดลองกับอัลกอริทึมของเครื่องเร่งการไล่ระดับสีผ่านcaretแพ็คเกจใน R ใช้ชุดข้อมูลการรับสมัครวิทยาลัยขนาดเล็กฉันใช้รหัสต่อไปนี้: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- "yes" ### Gradient boosting machine algorithm. ### set.seed(123) fitControl <- trainControl(method = 'cv', number = 5, summaryFunction=defaultSummary) grid <- expand.grid(n.trees = seq(5000,1000000,5000), interaction.depth = 2, shrinkage …

15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable