MISIR YAKLAŞIMI – Epidemiyolojide Biyoistatistiksel Yöntemler – Biyoistatistikler – Epidemiyoloji – Biyoistatistikler Nedir? – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik

0 (312) 276 75 93 @ İletişim İçin Mail Gönderin bestessayhomework@gmail.com - 7/24 hizmet vermekteyiz... @@@ Süreli, online, quiz türü sınavlarda yardımcı olmuyoruz. Teklif etmeyin. - Ödev Yaptırma, Proje Yaptırma, Tez Yaptırma, Makale Yaptırma, Essay Yaptırma, Literatür Taraması Yaptırma, Vaka İncelemesi Yaptırma, Research Paper Yaptırma, Akademik Makale Yaptırma, İntihal Oranı Düşürme, İstatistik Ödev Yaptırma, İstatistik Proje Yaptırma, İstatistik Tez Yaptırma, İstatistik Makale Yaptırma, İstatistik Essay Yaptırma, Edebiyat Ödev Yaptırma, Edebiyat Proje Yaptırma, Edebiyat Tez Yaptırma, İngilizce Ödev Yaptırma, İngilizce Proje Yaptırma, İngilizce Tez Yaptırma, İngilizce Makale Yaptırma, Her Dilde Ödev Yaptırma, Hukuk Ödev Yaptırma, Hukuk Proje Yaptırma, Hukuk Tez Yaptırma, Hukuk Makale Yaptırma, Hukuk Essay Yaptırma, Hukuk Soru Çözümü Yaptırma, Psikoloji Ödev Yaptırma, Psikoloji Proje Yaptırma, Psikoloji Tez Yaptırma, Psikoloji Makale Yaptırma, İnşaat Ödev Yaptırma, İnşaat Proje Yaptırma, İnşaat Tez Yaptırma, İnşaat Çizim Yaptırma, Matlab Yaptırma, Spss Yaptırma, Spss Analizi Yaptırmak İstiyorum, Ücretli Spss Analizi, İstatistik Ücretleri, Spss Nedir, Spss Danışmanlık, İstatistik Hizmeti, Spss Analizi ve Sonuçların Yorumlanması, Spss Ücretleri, Tez Yazdırma, Ödev Danışmanlığı, Ücretli Ödev Yaptırma, Endüstri Mühendisliği Ödev Yaptırma, Tez Yazdırma, Matlab Ödev Yaptırma, Tez Danışmanlığı, Makale Danışmanlığı, Dış Ticaret ödev YAPTIRMA, Makale YAZDIRMA siteleri, Parayla makale YAZDIRMA, Seo makale fiyatları, Sayfa başı yazı yazma ücreti, İngilizce makale yazdırma, Akademik makale YAZDIRMA, Makale Fiyatları 2022, Makale yazma, Blog Yazdırma, Blog Yazdırmak İstiyorum

MISIR YAKLAŞIMI – Epidemiyolojide Biyoistatistiksel Yöntemler – Biyoistatistikler – Epidemiyoloji – Biyoistatistikler Nedir? – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik

22 Aralık 2020  İstatistiksel Veri Analizi Egemen değer nedir istatistik? İstatistikte tam sayım nedir Maddi Birim nedir Somut Yığın nedir? Tipik olay Örnekleri Yığın NEDİR istatistik 0
Varsayımlar – İstatistik Alanları- İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik – İstatistik Yaptırma

MISIR YAKLAŞIMI

Önceki bölümde olduğu gibi, A1’in OR parametresiyle hipergeometrik bir rastgele değişkeni göstermesine izin verin. Cornfield (1956), A1’in tam dağılımına normal bir yaklaşımı açıklar. Yaklaşımın ortalaması E ∗ (A1 | OR) veya a1 ∗ ile gösterilecek ve varyans v ∗ ile gösterilecektir. Verilen bir OR değeri için, Cornfield yaklaşımı E (A1 | OR), A1’in tam hipergeometrik ortalaması, denklemi çözen ve aynı zamanda l ≤ a1 ∗ ≤ u karşılayan a1 ∗ değeri olarak tanımlanır, burada, daha önce olduğu gibi, l = max (0, r1 – m2) ve u = min (r1, m1) olur.

Normal bir yaklaşım düşündüğümüz için, a1 ∗’nin negatif olmayan bir tam sayı olması gerekmez. A1 ∗ l ve u arasında değiştiğinden, OR’nin tüm negatif olmayan sayılar üzerinde değiştiği kolayca doğrulanabilir. Tersine, herhangi bir OR değeri için, l ve u arasında (4.28) ‘i sağlayan karşılık gelen bir a1 ∗ değeri vardır. Verilen bir OR değeri için, (4.28) ‘i bilinmeyen a1 ∗’ da ikinci derece bir polinom olarak görebiliriz. İçin OR ̸ = 1, ikinci dereceden formül çözümü verir.

(Fleiss, 1979). İkinci dereceden formül bir denklemi çözmek için kullanıldığında, pozitif veya negatif bir kök seçimi vardır. (4.29) ‘da negatif kökü seçmek için bir gerekçe Ek D’de verilmiştir. OR = 1 olduğunda, paydada x = 0 olduğu için yukarıdaki yaklaşım başarısız olur. Bu durumda, (4.28) doğrudan çözülebilir.

A1 ∗ belirlendikten sonra, kalan hücre girişleri Tablo 4.12’de olduğu gibi tanımlanır, böylece tahmini sayıların orijinal marjinal toplamlarla uyuşması sağlanır. A1’in tam hipergeometrik varyansı olan varyans (A1 | OR) için Cornfield yaklaşımı şu şekilde tanımlanır:

  • (4.7) ‘nin aksine, (4.31)’ de bir −1 üssü olduğuna dikkat edin. Bu, (4.23) ile bağlantılı olarak atıfta bulunulan karşılıklı ilişkinin başka bir örneğidir. OR = 1 olduğunda, (4.31) basitleştirir. (4.32) ve (4.18) arasındaki benzerliğe dikkat edin. (4.30) ve

(4.32) ‘den H0 testi:

  • OR = 1 Cornfield yaklaşımına göre X 2 = (a1 – a1 ∗) 2 / v0 ∗,
  • X2 (4.10) ile aynı ve neredeyse X2 (4.25) ile aynı. p mh
  • (4.20) ve (4.21) ‘e benzer şekilde, örtük bir (1 – α) × a1 ∗ için% 100 güven aralığı denklemleri çözerek bulunur.

a ∗ 1 ve a ∗ 1 için (Cornfield, 1956; Gart, 1971). Denklemler (4.33) ve (4.34) a1 ve a1’deki dördüncü derece polinomlardır ve birden fazla çözüm setine sahip olabilir. L ve u sınırları içinde kalan ve en geniş güven aralığını veren çözümler seçilen çözümlerdir. Tahminler a ∗ 1 ve a ∗ 1 belirlendikten sonra, tahminler OR ∗ ve OR ∗ kullanılarak elde edilir.

Yığın olay örnekleri
Yığın olay Nedir
Tipik olay Örnekleri
Yığın NEDİR istatistik
Somut Yığın nedir
Maddi Birim nedir
Egemen değer nedir istatistik
İstatistikte tam sayım nedir

ÖRNEK VE ÖNERİLERİN ÖZETİ

Tablo 4.13, asimptotik koşulsuz (AU), tam koşullu (EC), asimptotik koşullu (AC) ve Cornfield (CF) yöntemlerine dayalı antikor-ishal analizlerinin sonuçlarını özetlemektedir. Küçük örnek boyutuna rağmen, dört yöntem oldukça benzer sonuçlar verir ve düşük antikor seviyesinin artan ishal riski ile ilişkili olduğu sonucuna götürür. Tablo 4.14, reseptör seviyesi-meme kanseri analizlerinin sonuçlarını özetlemektedir. Bu veriler için dört yaklaşım, pratik amaçlar için aynı olan sonuçları üretir.

Walter (1987) ve Walter ve Cook (1991), log (ORc) yerine tüm hücrelere .5 eklenmiş tahmin günlüğünün (ORu) kullanılmasını önermektedir. Aralık tahmini üzerine yapılan araştırmalar, incelenen yaklaşık teknikler arasında Cornfield’ın yönteminin en doğru yöntem olduğunu ortaya koymaktadır. Uygulamada, örneklem büyüklüğü makul ölçüde büyük olduğu sürece, asimptotik yöntemler genellikle benzer sonuçlar verir. Örnek büyüklüğünün asimptotik bir analiz için çok küçük olabileceği endişesi olduğunda, kesin yöntemler kullanılmalıdır.

TEK 2 × I TABLO İÇİN ASEMPTOTİK YÖNTEMLER

Bu noktaya kadar sadece ikili maruziyet değişkenlerini ele aldık. Birkaç maruziyet kategorisi (polikotom) olduğunda, verilerde doz-tepki ilişkilerini ve diğer kalıpları, maruziyet ikiye bölündüğünde mevcut olmayan seçenekleri araştırmak ilgi çekicidir. Bu bölümde, analiz 2 × I tabloları için asimptotik koşulsuz ve asimptotik koşullu yöntemleri açıklıyoruz, burada I ≥ 2 olur.

Belirli bir çalışmada maruziyet kategorilerinin tanımlanma şekli bir dizi düşünceye bağlıdır – özellikle maruziyet değişkeninin sürekli, ayrı veya sıralı olup olmadığı. Sıralı değişken, nitel olan ve örtük bir kategoriler sıralaması olan değişkendir. Örneğin, artrit ağrısı hafif, orta veya şiddetli olarak derecelendirilebilir.

Farklı evreleri belirtmek için bütünleşmeler kullanılsa da, meme kanseri evresi de sıralıdır. Ayrık ve sıralı değişkenler otomatik olarak kategorize edilmiş formdadır. Bazı ortamlarda, birçok kategoriye sahip ayrık bir değişkeni sürekli olarak kabul etmek mantıklı olabilir. Örneğin, her gün içilen sigara sayısı, kesin olarak farklıdır, ancak birçok uygulamada sürekli bir değişken olarak ele alınacaktır.

Poz değişkeni sürekli olduğunda kategoriler, poz aralığını bölümlere ayırmak için kesme noktaları seçilerek oluşturulabilir. Mümkün olduğu ölçüde, yayınlanmış literatür ile tutarlı kategorilere sahip olunması arzu edilir. Örneğin, Örnek 4.2’de, sürekli değişken reseptör seviyesi, geleneksel bir kesme noktası kullanılarak dikotomize edildi.

Çalışmanın örneklem büyüklüğü ve maruziyet değişkeninin verilerdeki dağılımı, kesme noktalarının seçimi ve dolayısıyla kategorilerin sayısı ve genişliği için de etkilere sahiptir. Özellikle, önceden belirlenmiş bir kesme noktası kümesi, çok az veya hiç konu içermeyen kategorilerle sonuçlanırsa, seyrek veri sorunlarından kaçınmak için kategorileri daraltmak gerekebilir.

Kategoriler oluşturulduğunda, örtük olarak, her bir kategori içinde, maruziyet ve hastalık arasındaki ilişkinin nispeten tek tip olduğu varsayılır. Kategoriler çok geniş yapıldığında bu varsayım ihlal edilebilir. Bazen ne önemli bilgi ne de çalışma verileri kategoriler oluşturma yöntemi önermiyor ve bu da kesme noktalarının seçimini biraz keyfi yapıyor.

Bu durumda, bir seçenek, yüzdelikleri kesme noktaları olarak kullanmaktır. Örneğin, çeyrekler 25., 50. ve 75. yüzdelik dilimler kullanılarak oluşturulabilir. Bu, aynı (veya hemen hemen aynı) sayıda özneden oluşan dört sıralı kategoride sonuçlanır.

I ≥ 2 maruziyet kategorileri için veri düzeni Tablo 4.15’te verilmiştir. Kategorileri düşükten yükseğe doğru sıralamak normaldir, böylece i = 1 en düşük maruziyete karşılık gelir. Dolayısıyla, Tablo 4.15’teki kategorilerin yönelimi 2 × 2 durumunun tersidir. (Πi, ri) (i = 1,2, …, I) parametreleriyle birlikte binom dağılımını kullanarak i’inci maruz kalma kategorisini modelliyoruz. İ’inci maruz kalma kategorisi için oran ωi = πi / (1 – πi) ‘dir. Referans kategori olarak i = 1 ile, olasılık oranı farklıdır.

 

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.