一串代码搞定!这个R语言包可以构建修正Poisson回归模型

在这项研究中，对于主要结局指标——在3至5年的随访中诊断出一种或多种腺瘤的分析，研究者根据DBP亚型，使用修正泊松回归分析，治疗效果以风险比（RR）和95%的置信区间进行估计。主要结果最终，研究对主要结局指标的分析如下：表根据DBP2同工型编码rs4588*A等位基因（假设显性遗传模型），补充维生素...

截至2050年的中国痴呆症负担预测 | 《柳叶刀-区域健康(西太平洋...

与对照组相比,干预组2的完整干预方案使轮状病毒疫苗的接种率增加了1.7倍(95%置信区间CI:1.49-1.97),即增加33个百分点(从48%上升到81%)。与对照组相比,干预组1中仅提供关键的轮状病毒信息和疫苗接种提醒,使接种率提升了1.17倍(95%CI:0.99-1.38),即增加8个百分点。相比于干预组1,干预组2通过消除经济障碍,使...

结核病高负担社区痰液Xpert Ultra检测痕量阳性个体的全面评估丨深...

其次,通过精确的二项95%置信区间(CI)评估了经病原学确诊的结核病(定义为培养阳性、重复痰检Ultra阳性[大于痕量]或尿液LAM阳性)比例。三、结果1.参与者入组情况共有22417人参与了与研究相关的社区筛查;22279人可提供痰液,21957人Ultra结果有效。在这些有Ultra结果的个体中,211人(1.0%)有检测到MTB,...

估计总体比例时样本量的确定

与估计总体均值时样本量的确定方法类似,在重复抽样条件下,估计总体比例置信区间的估计误差为,的值、总体比例和样本量共同确定了估计误差的大小。由于总体比例的值是固定的,因此估计误差主要由样本量来确定,样本量越大,估计误差就越小,估计的精度就越高。因此,对于给定的的值,可以计算出一定的允许估计误差条件...

NEJM:报告敏感性分析结果的四点建议

1、应将针对关键假设的敏感性分析总结成表格,比较主要分析和各敏感性分析的结果。表格应包括治疗的效应值估计、置信区间和每个分析所依据的假设。2、治疗效应值的比较应考虑统计学不确定性,仅比较点估计值既不合适,也不科学。为了评估主要分析和敏感性分析的结论是否不同,研究者应同时考虑点估计值和置信区间,或以...

估计总体均值时样本量的确定

总体均值的置信区间是由样本均值和估计误差两部分组成的(www.e993.com)2024年11月10日。在重复抽样条件下,估计误差为。的值和样本量共同确定了估计误差的大小。而的值是由置信水平确定的。对于给定的的值和总体标准差,可以确定任意一允许的估计误差所需要的样本量。设代表允许的估计误差(即最大允许误差),可以推导出重复抽样条件下必...

揭秘因果推断与机器学习的交汇点:新时代的社会学视角

最后,研究人员应该经常考虑在放宽无混杂假设的情况下,结果会如何变化。一种常见的方法是通过从处理效应的点估计和置信区间中减去偏差项来进行敏感性分析。Cinelli&Hazlett(2020)提供了额外的测量和图形工具,用于评估对未观测混杂的敏感性。2.3准实验设计...

疫苗中铝佐剂的浓度、剂量和配方,对接种结果的影响……

**干预组的风险及其95%置信区间(CI)是从对照组的推定风险和干预的相对效果(包括其95%置信区间)得出的。在这种情况下,CI代表置信区间,RR代表风险比率。等级工作组的证据等级如下:高确定性:研究对实际效果与估计效果密切1致的信心水平很高;中等确定性:研究对效果估计保持中等信心;真实效果很可能接近估计效果,但存在...

概率、统计学在机器学习中应用:20个Python示例|算法|贝叶斯|...

使用Bootstrap方法估计均值的置信区间:defbootstrap_mean(data,num_samples,size):means=[np.mean(np.random.choice(data,size=size))for_inrange(num_samples)]returnnp.percentile(means,[2.5,97.5])data=np.random.normal(0,1,1000)...

数据并非都是正态分布:三种常见的统计分布及其应用

5、置信区间和预测正态分布的假设允许构建围绕回归线的置信区间和预测区间。这些区间为基于模型的预测提供了可靠性度量,使得我们可以估计模型预测的不确定性。尽管正态分布的假设为线性回归提供了许多统计上的便利,但在实际应用中,数据可能不总是遵循这一假设。因此,进行适当的诊断检查是重要的,例如检查残差图来评估...