A Class of Two-Sample Nonparametric Tests for Panel Count Data
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Panel count data frequently occur in many situations including medical follow-up studies and reliability experiments. For two-sample comparison based on panel count data, several procedures have been proposed including Thall and Lachin (1988 Thall , P. F. , Lachin , J. M. ( 1988 ). Analysis of recurrent events: nonparametric methods for random-interval count data . J. Amer. Statist. Assoc. 83 : 339 – 347 .[Taylor & Francis Online], [Web of Science ®] , [Google Scholar]) and Sun and Fang (2003 Sun , J. , Fang , H. B. ( 2003 ). A nonparametric test for panel count data . Biometrika 90 : 199 – 208 .[Crossref], [Web of Science ®] , [Google Scholar]). In this article, a new class of nonparametric test procedures are presented. The test is a generalization of that for the same problem for failure time data and overcomes some shortcomings of the existing methods. Monte Carlo simulation studies are conducted to evaluate the presented approach and suggest that it works well. An illustrative example is discussed.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,024 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle