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基于SAS NLMIXED的广义线性混合效应模型在发病率数据Meta分析中的应用 被引量:5
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作者 郑建清 黄碧芬 +1 位作者 吴敏 肖丽华 《中国循证儿科杂志》 CSCD 北大核心 2019年第2期129-133,共5页
目的:介绍利用SAS软件中的PROC NLMIXED过程步实现发病率数据的META分析方法。方法:基于广义线性混合效应模型(GLMM)的二项式-正态模型(BN)和泊松-正态模型(PNM)等,可方便地实现发病率数据的随机效应Meta分析,尤其当Meta分析纳入含0事... 目的:介绍利用SAS软件中的PROC NLMIXED过程步实现发病率数据的META分析方法。方法:基于广义线性混合效应模型(GLMM)的二项式-正态模型(BN)和泊松-正态模型(PNM)等,可方便地实现发病率数据的随机效应Meta分析,尤其当Meta分析纳入含0事件研究时。以Schutz等发表的血管内皮生长因子受体酪氨酸激酶抑制剂治疗的癌症患者发生致命不良事件风险的系统评价作为实例数据,利用SAS软件实现发病率数据的META分析,并提供编程代码。结果:对于含0事件研究,使用PNM模型进行Meta分析,无需进行连续校正法。删除0事件研究对于PNM模型影响较大。与标准正态模型相比,PNM和BNM模型给出的效应值更高,而P值则更小,具有更好的灵敏性。结论:基于广义线性混合效应模型,利用SAS的PROCNLMIXED实现发病率数据Meta分析是优选的方法。 展开更多
关键词 发病率数据 广义线性混合效应模型 正态-正态模型 二项式-模型 泊松-模型
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基于广义密度函数的随机模糊结构广义可靠性分析 被引量:4
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作者 胡太彬 陈建军 +1 位作者 马芳 江涛 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2004年第9期1022-1024,共3页
对同时具有随机性和模糊性等不确定性参数的结构 ,提出了一种计算结构广义可靠性的方法。将模糊参数的隶属度函数转化为广义密度函数 ;基于广义密度函数给出结构广义可靠性的计算公式 ,该公式可处理随机模型、模糊模型以及随机模糊混合... 对同时具有随机性和模糊性等不确定性参数的结构 ,提出了一种计算结构广义可靠性的方法。将模糊参数的隶属度函数转化为广义密度函数 ;基于广义密度函数给出结构广义可靠性的计算公式 ,该公式可处理随机模型、模糊模型以及随机模糊混合模型 ;对工程中常见的广义正态 正态模型 ,给出了其广义可靠度简洁的计算表达式。 展开更多
关键词 模糊变量 广义密度函数 广义可靠性 广义正态-正态模型
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单臂试验连续型数据的贝叶斯Meta分析方法及实现 被引量:4
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作者 张天嵩 《中国循证儿科杂志》 CSCD 北大核心 2019年第3期212-216,共5页
目的:介绍单臂试验连续型数据的Meta分析模型、贝叶斯方法及实现。方法:阐述正态-正态层次模型,基于该模型框架,以贝叶斯方法拟合随机效应模型,对效应参数μ和异质性参数τ分别选择不同的先验,使用R软件的bayesmeta包对两个文献数据重... 目的:介绍单臂试验连续型数据的Meta分析模型、贝叶斯方法及实现。方法:阐述正态-正态层次模型,基于该模型框架,以贝叶斯方法拟合随机效应模型,对效应参数μ和异质性参数τ分别选择不同的先验,使用R软件的bayesmeta包对两个文献数据重新分析。结果:在正态-正态层次模型框架下,基于不同的先验信息,贝叶斯Meta分析结果为:数据1参数μ的点估计及95%CI分别为-4.26(-6.97,-1.92)和-4.50(-9.27,-0.53),参数τ点估计及95%CI分别为1.51(0.41,2.75)和2.28(0.00,6.57);数据2参数μ的点估计及95%CI分别为-4.07(-5.54,-2.71)和-4.12(-5.96,-2.46),参数τ点估计及95%CI分别为1.54(0.78,2.48)和1.81(0.74,3.51)。结论:不同的先验可能影响参数估计值。基于NNHM框架下的贝叶斯方法适用于单臂试验连续型数据的Meta分析。Bayesmeta包以其简单、快速、准确、可重量性算法等可以用于实现贝叶斯随机效应模型Meta分析。 展开更多
关键词 单臂试验 连续型数据 META分析 -层次模型 贝叶斯方法 bayesmeta包
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