Loại tài liệu:    Chỉ tìm trong: 
21-30 trong số 31 kết quả
Identification and Estimation of the Average Causal Effects Under Dietary Substitution Strategies
Tác giả: Yu-Han Chiu, Lan Wen
Xuất bản: England: Statistics in medicine , 2025
Bộ sưu tập: NCBI
ddc: 
 
So Many Choices: A Guide to Selecting Among Methods to Adjust for Observed Confounders
Tác giả: Luke Keele, Richard Grieve
Xuất bản: England: Statistics in medicine , 2025
Bộ sưu tập: NCBI
ddc: 
 
A Spline-Based Approach to Smoothly Constrain Hazard Ratios With a View to Apply Treatment Effect Waning
Tác giả: Angus C Jennings, Mark J Rutherford, Paul C Lambert
Xuất bản: England: Statistics in medicine , 2025
Bộ sưu tập: NCBI
ddc: 
 
A General Framework to Assess Complex Heterogeneity in the Strength of a Surrogate Marker
Tác giả: Rebecca Knowlton, Lu Tian, Layla Parast
Xuất bản: England: Statistics in medicine , 2025
Bộ sưu tập: NCBI
ddc: 
 
Regression-A Means, Not an End
Tác giả: Robert W Platt
Xuất bản: England: Statistics in medicine , 2025
Bộ sưu tập: NCBI
ddc: 
 
Bayesian Modeling of Cancer Outcomes Using Genetic Variables Assisted by Pathological Imaging Data
Tác giả: Yunju Im, Rong Li, Shuangge Ma
Xuất bản: England: Statistics in medicine , 2025
Bộ sưu tập: NCBI
ddc: 
 
Analysis of Cohort Stepped Wedge Cluster-Randomized Trials With Nonignorable Dropout via Joint Modeling
Tác giả: Alessandro Gasparini, Michael J Crowther, Emiel O Hoogendijk, Fan Li, Michael O Harhay
Xuất bản: England: Statistics in medicine , 2025
Bộ sưu tập: NCBI
ddc: 
 
Estimation and Hypothesis Testing of Strain-Specific Vaccine Efficacy With Missing Strain Types With Application to a CO...
Tác giả: Fei Heng, Yanqing Sun, Li Li, Peter B Gilbert
Xuất bản: England: Statistics in medicine , 2025
Bộ sưu tập: NCBI
ddc: 
 
Bayesian Additive Regression Trees for Group Testing Data
Tác giả: Madeleine E St Ville, Christopher S McMahan, Joe D Bible, Joshua M Tebbs, Christopher R Bilder
Xuất bản: England: Statistics in medicine , 2025
Bộ sưu tập: NCBI
ddc: 
 
Guidelines and Best Practices for the Use of Targeted Maximum Likelihood and Machine Learning When Estimating Causal Eff...
Tác giả: Denis Talbot, Awa Diop, Michael Schomaker, Kenji Fujita, Danijela Gnjidic, Mireille E Schnitzer, Miceline Mésidor, Yohann Chiu, Caroline Sirois, Andrew J Spieker, Antoine Pariente, Pernelle Noize, Marc Simard, Miguel Angel Luque Fernandez
Xuất bản: England: Statistics in medicine , 2025
Bộ sưu tập: NCBI
ddc: 
 

Truy cập nhanh danh mục