因果干涉的密度估计归一化流

在各种实验中,我们证明了我们的干预归一化流具有强大的表达能力和高度有效性,并且能很好地适应样本量和高维混杂因素。据我们所知,我们的干预归一化流是首个用于潜在结果密度估计的适当全参数深度学习方法。引言因果推断越来越多地利用机器学习方法来从观测数据中估计治疗效果(例如,vanderLaan等人,2011;Kunzel等人,...

常州大学2025考研初试大纲:统计学

6.3样本均值的分布与中心极限定理7参数估计7.1参数估计的基本原理7.2一个总体参数的区间估计7.3两个总体参数的区间估计7.4样本量的确定8假设检验8.1假设检验的基本问题8.2一个总体参数的检验8.3两个总体参数的检验8.4检验问题的进一步说明9分类数据分析9.1分类数据与卡方统计量9.2...

临床预测模型步骤详解:关于预测模型的样本量

在预后模型中,有效样本量由所关注结局的事件数决定。构建模型所需的有效样本量,取决于预测模型的复杂程度。模型的"自由度(degreesoffreedom)"是我们纳入到模型中需要估计的参数总数。我们要求的自由度越大,就需要更多数据来准确估计所有参数。每个预测因子至少需要一个自由度,也可能需要更多。对于分类变量的预测...

杨春生教授专访:从MAIC分析看MS DMT药物的差异

??其次,MAIC能够有效降低混杂因素对研究结局比较的影响,比未调整的间接比较更可靠;另外,MAIC通过匹配调整方法,无需进行参数估计;??最后,MAIC可以利用加权后的数据进行多种分析,比如有效样本量和权重分布等1,3。从MAIC分析看MSDMT药物的差异目前国内已上市多种DMT药物,用于治疗多发性硬化,其中口服DMT药物有...

“样本量计算”小工具有手机端啦,以后可以随时用起来!

二、明确每个参数代表的含义以及取值范围在计算样本量时,需要给定一些参数,以“横断面调查+分类变量”的样本量计算为例,需要给定:①置信度(1-α);②总体率(如患病率)的估计值;③总体率估计值的容许误差。这款工具会在每个参数下给出贴心的提示,指导如何填写各参数:...

助力接种计划,改变疫苗犹豫,学校教育的作用是…Applied...

本研究的优点包括:在城市地区随机选择的学校,大样本容量,衡量实际的疫苗接种量而不是仅仅衡量自我报告的疫苗接种行为或接种意向,以及考虑社会经济地位和移民背景作为解释因素(www.e993.com)2024年11月6日。本研究的局限性只有35%的学生在干预当天随身携带了疫苗接种卡,对于不从家里带疫苗接种文件的原因需要更多的关注。尽管最终的疫苗接种决定取决...

黑龙江大学2025统计类硕士研究生专业课新版

l参数估计点估计、区间估计、评价估计量的标准、样本量的确定。l假设检验假设的陈述、两类错误、显著性水平、统计量与拒绝域、P-值、一个总体参数的检验、两个总体参数的检验。l分类数据分析分类数据、卡方统计量、拟合优度检验、列联表分析、独立性检验、列联表中的相关测量。

医疗器械真实世界研究设计和统计分析注册审查指导原则24年3号

对于因消除混杂偏倚涉及变量调整的真实世界研究，由于需预先估计的参数值较多，某些参数估算可能缺乏文献数据支持，样本量估算相较于传统随机对照临床试验复杂，需考虑的因素更多。例如，对于基于倾向性评分的分层调整统计需考虑层内效应值大小（如有效率、比值比、发生率等）、每层器械暴露组分配概率、倾向性评分重叠程度...

贝叶斯方法如何帮助比较案例研究?| 研究

DM-LFM的一个优点是其高度的灵活性。然而,大量的规范选项对模型选择构成了挑战。贝叶斯随机模型搜索减少了模型错误规定的风险,并同时纳入了模型不确定性。我们使用收缩先验来选择潜在因素的数量,并决定是否以及如何包含协变量。3.3实施DM-LFM模型步骤1.模型搜索和参数估计。我们采用贝叶斯收缩法规范和估计DM-FLM模型...

2024年贵州医科大学硕士研究生招生考试卫生综合(自命题)考试大纲

2.研究设计与实施:研究对象的确定;影响样本量的因素;研究因素的确定;资料收集方法。3.资料的整理和分析:描述性统计;不同研究类型的推断性统计分析;效应的估计,分层分析;剂量效应关系的分析;研究功效。4.常见偏倚及其控制:选择偏倚;信息偏倚;混杂偏倚。