প্রশ্ন ট্যাগ «propensity-scores»

চিকিত্সা পাওয়ার সম্ভাবনাটি পর্যবেক্ষিত কোভেরিয়েটের একটি সেট দেওয়া হয়েছে।

5
রিপ্রেশনে কোভারিয়েট যুক্ত করার চেয়ে প্রপেনসিটি স্কোর কীভাবে আলাদা এবং সেগুলি কখন পরবর্তীগুলির চেয়ে বেশি পছন্দ করা হয়?
আমি স্বীকার করি আমি প্রবণতা স্কোর এবং কার্য বিশ্লেষণে তুলনামূলকভাবে নতুন। একটি নতুন বিষয় যা আমার কাছে স্পষ্ট নয় তা হ'ল প্রপেনসিটি স্কোর ব্যবহার করে "ভারসাম্য" কীভাবে গাণিতিকভাবে আলাদা হয় যখন আমরা কোনও রিগ্রেশনে কোভেরিয়ট যুক্ত করি তখন কী ঘটে? অপারেশন সম্পর্কে আলাদা কী, এবং কেন এটি (বা এটি) কোনও …

3
একাধিক অনুমানের পরে প্রপেনসিটির স্কোর মিলছে
আমি এই কাগজটি উল্লেখ করি : হেইস জেআর, গ্রোনার জেআই। "ট্রমা রেজিস্ট্রি ডেটা থেকে আঘাতের তীব্রতার উপর গাড়ির আসন এবং সিট বেল্ট ব্যবহারের প্রভাব পরীক্ষা করার জন্য একাধিক অনুমান এবং প্রবণতা স্কোর ব্যবহার করা হচ্ছে।" জে পেডিয়াট্রিক সার্জ। 2008 মে; 43 (5): 924-7। এই সমীক্ষায়, 15 টি সম্পূর্ণ ডেটাসেটগুলি অর্জন …

5
মেশিন লার্নিংয়ের শ্রেণিবদ্ধ / নেস্টেড ডেটা কীভাবে মোকাবেলা করবেন
আমি আমার সমস্যাটি একটি উদাহরণ দিয়ে ব্যাখ্যা করব। ধরুন আপনি কোনও ব্যক্তির আয়ের ভবিষ্যদ্বাণী করতে চান এমন কয়েকটি বৈশিষ্ট্য দেওয়া হয়েছে: {বয়স, লিঙ্গ, দেশ, অঞ্চল, শহর} আপনার মতো প্রশিক্ষণ ডেটাসেট রয়েছে train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, …
29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

5
একটি পরিসংখ্যানগত দৃষ্টিকোণ থেকে, কেউ পর্যবেক্ষণের স্টাডি দিয়ে প্রপেনসিটি স্কোর ব্যবহার করে কার্যকারিতা নির্ণয় করতে পারে?
প্রশ্ন: পরিসংখ্যানবিদ (বা একজন চিকিত্সক) এর দৃষ্টিকোণ থেকে, কেউ পর্যবেক্ষণের স্টাডি ( পরীক্ষা নয় ) দিয়ে প্রপেনসিটি স্কোর ব্যবহার করে কার্যকারিতা নির্ণয় করতে পারে ? দয়া করে শিখা যুদ্ধ বা ধর্মান্ধ বিতর্ক শুরু করতে চান না। পটভূমি: আমাদের স্ট্যাটাস পিএইচডি প্রোগ্রামের মধ্যে আমরা কার্যকারী গ্রুপ এবং কয়েকটি বিষয় সেশনের মাধ্যমে …

1
গড় এবং প্রান্তিক চিকিত্সার প্রভাবের মধ্যে পার্থক্য
আমি কিছু কাগজপত্র পড়ছি, এবং গড় চিকিত্সা প্রভাব (এটিই) এবং প্রান্তিক চিকিত্সা প্রভাব (এমটিই) এর নির্দিষ্ট সংজ্ঞা সম্পর্কে আমি অস্পষ্ট। তারা কি একই? অস্টিনের মতে ... একটি শর্তসাপেক্ষ প্রভাবটি সাবজেক্টটি ট্রিটমেন্ট থেকে চিকিত্সা থেকে সরানোর বিষয়ে বিষয় পর্যায়ে গড় প্রভাব average একটি মাল্টিভেরিয়েবল রিগ্রেশন মডেল থেকে চিকিত্সা অ্যাসাইনমেন্ট ইন্ডিকেটর ভেরিয়েবলের …

4
প্যানেল ডেটার সাথে মিলে যায় প্রচারের স্কোর
আমি ব্যক্তিদের একটি অনুদায়ী তথ্য সেট আছে এবং তাদের কিছু চিকিত্সা সাপেক্ষে ছিল এবং অন্যদের ছিল না। সমস্ত ব্যক্তি জন্ম থেকে 18 বছর অবধি নমুনায় থাকে এবং চিকিত্সাটি এই ব্যাপ্তির মধ্যে কোনও বয়সে ঘটে। চিকিত্সার বয়স বিভিন্ন ক্ষেত্রে পৃথক হতে পারে। প্রপেনসিটি স্কোর ম্যাচিংয়ের সাহায্যে আমি জন্মের বছরে সঠিক মিলের …

4
প্রপেনসিটি স্কোরের মিল কেন কার্যকারিতা অনুসারে কাজ করে?
প্রপেনসিটি স্কোর ম্যাচিং পর্যবেক্ষণমূলক স্টাডিজগুলিতে কার্যকারণ নির্ধারণের জন্য ব্যবহৃত হয় ( রোজেনবাউম / রুবিন পেপার দেখুন )। এটি কেন কাজ করে তার পিছনে সহজ স্বজ্ঞাততা কী? অন্য কথায়, যদি আমরা নিশ্চিত করে নিই যে চিকিত্সায় অংশ নেওয়ার সম্ভাবনা দুটি গ্রুপের জন্য সমান, বিভ্রান্তিকর প্রভাবগুলি অদৃশ্য হয়ে যায়, এবং আমরা ফলাফলটি …

2
কক্স পিএইচ বিশ্লেষণ এবং কোভারিয়েট সিলেকশনে প্রোপেনসিটি স্কোর ওজন
সময়ের-থেকে-ইভেন্ট বেঁচে থাকার ডেটা কক্স আনুপাতিক বিপদ মডেলিংয়ের সময় প্রপেনসিটি স্কোর ওয়েটিং (আইপিটিডাব্লু) সম্পর্কিত: আমার কাছে সম্ভাব্য রেজিস্ট্রি ডেটা রয়েছে যেখানে আমরা কোনও ওষুধের চিকিত্সার প্রভাবটি দেখতে আগ্রহী যা বেশিরভাগ ক্ষেত্রে রোগীরা ইতিমধ্যে বেসলাইন গ্রহণ করছিল। অতএব আমি নিশ্চিত নই কিভাবে কীভাবে ডেটা বিশ্লেষণ করা যায়। সম্ভাব্যভাবে, কিছু বেসলাইন ভেরিয়েবলগুলি …

1
প্রবণতা স্কোর ওজন (চিকিত্সা ওজন) (আইপিটিডাব্লু) এর বিপরীত সম্ভাবনার জন্য স্বজ্ঞাত ব্যাখ্যা?
আমি প্রসেসিটি স্কোর ব্যবহার করে ওজন গণনা করার মেকানিকগুলি বুঝতে পারি : এবং তারপরে একটি রিগ্রেশন বিশ্লেষণে ওজন প্রয়োগ করা এবং এটি যে ওজনগুলি সরবরাহ করে "নিয়ন্ত্রণ করুন" বা চিকিত্সার ক্ষেত্রে কোভেরিয়েটসের প্রভাবগুলি পৃথক করে এবং ফলাফল পরিবর্তনশীল সহ গ্রুপ জনসংখ্যা নিয়ন্ত্রণ করে।w i , j = t r e …

1
প্রসেসিটি স্কোর ওজন থেকে গড় চিকিত্সা প্রভাবের জন্য আস্থার ব্যবধান?
আমি প্রপেনসিটি স্কোর ওয়েটিং (বিশেষত আইপিটিডাব্লু) ব্যবহার করে পর্যবেক্ষণমূলক ডেটা থেকে গড় চিকিত্সার প্রভাবটি অনুমান করার চেষ্টা করছি। আমি মনে করি আমি এটিটি সঠিকভাবে গণনা করছি, তবে বিপরীত প্রবণতা স্কোর ওজন বিবেচনায় নেওয়ার সময় এটির আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানটি কীভাবে গণনা করতে হয় তা আমি জানি না। গড় চিকিত্সার প্রভাব গণনা করতে …
আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.