Spatial and mixture models for recurrent event processes
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
Abstract Studies of recurring infection or chronic disease often collect longitudinal data on the disease status of subjects. Two types of models may be envisioned for the analysis of such data: counting process models or multi‐state transitional models. We consider both scenarios in the specific case where the population consists of mixtures. A flexible semi‐parametric model for analyzing longitudinal panel count data is presented. Discrete mixtures of smooth counting process intensity forms are considered, including mixtures of splines, which permit time‐varying covariate effects, with the so‐called proportional intensity model as a limiting case. For recurrent events handled in a multi‐state transitional model framework, individuals may be said to occupy one of a discrete set of states and interest centers on the transition process between states. We examine the use of mixed Markov models for the analysis of such longitudinal data where the processes corresponding to different subjects may be correlated spatially over a region. Both discrete and continuous‐time models incorporating spatially correlated random effects are discussed. Examples illustrate the methods discussed including a study of recurrent weevil infestation, and one to assess the effectiveness of a pheromone treatment in disturbing the mating habits of the cherry bark tortrix moth. Copyright © 2007 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 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