Questions tagged «network-meta-analysis»

1
哪种是网络荟萃分析的最佳方法?
现在有几种不同的方法可以进行网络荟萃分析或混合治疗比较。 最常用和可访问的可能是以下几种: 在贝叶斯框架中: WinBUGS中的按处理设计交互方法(例如Jackson等); WinBUGS中基于手臂的分层贝叶斯建模(例如Zhao等); 分层对比度为基础(即,节点分裂)贝叶斯建模,无论是与WinBUGS软件或通过gemtc与rjags在R(例如Dias等或货车Valkenhoef等人); WinBUGS中的集成嵌套拉普拉斯近似(INLA)(例如Sauter等); 在常客框架中: SAS的因子分析方差分析(例如Piepho); SAS中的多层次网络荟萃分析(例如Greco等); mvmeta在Stata或R中的多元元回归(例如White等); lme和netmetaR中进行网络荟萃分析(例如Lumley,但仅限于两臂试验,或Rucker等)。 我的问题很简单:它们大致相等还是在大多数情况下更适合进行主要分析(因此将其他保留为辅助分析)? 更新 一段时间以来,对网络元分析的方法进行了一些比较分析: Carlin BP,Hong H,Shamliyan TA,Sainfort F,Kane RL。案例研究比较贝叶斯方法和常见方法进行多次治疗比较。医疗保健研究与质量局(美国)。2013。

1
R / mgcv:为什么te()和ti()张量积产生不同的曲面?
的mgcv软件包R具有两个功能,用于拟合张量积相互作用:te()和ti()。我了解两者之间的基本分工(拟合非线性交互与将这种交互分解为主要效果和交互)。我不明白的是为什么te(x1, x2)而ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)可能产生(略)不同的结果。 MWE(改编自?ti): require(mgcv) test1 <- function(x,z,sx=0.3,sz=0.4) { x <- x*20 (pi**sx*sz)*(1.2*exp(-(x-0.2)^2/sx^2-(z-0.3)^2/sz^2)+ 0.8*exp(-(x-0.7)^2/sx^2-(z-0.8)^2/sz^2)) } n <- 500 x <- runif(n)/20;z <- runif(n); xs <- seq(0,1,length=30)/20;zs <- seq(0,1,length=30) pr <- data.frame(x=rep(xs,30),z=rep(zs,rep(30,30))) truth <- matrix(test1(pr$x,pr$z),30,30) f <- test1(x,z) y <- f + rnorm(n)*0.2 par(mfrow = c(2,2)) # …
11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 
By using our site, you acknowledge that you have read and understand our Cookie Policy and Privacy Policy.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.