Spline smoothing in Bayesian disease mapping
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 Penalty splines such as smoothing spline and P‐spline, as well as unpenalized regression splines, have become increasingly popular methods in contemporary non‐parametric and semiparametric regressions, particularly for data arising from longitudinal, multilevel, and spatiotemporal settings. In the recent decade, the development of the Markov chain Monte Carlo (MCMC) methods has facilitated applications of flexible spline fittings via Bayesian hierarchical formulation. In this paper, we study three spline smoothing methods in the context of spatiotemporal modeling of rates and Bayesian disease mapping. We explore their potentials for fully Bayesian (FB) rate and risk trends ensemble estimation and spatiotemporal relative risks inference. In particular, our study presents and compares Bayesian hierarchical formulations of regression B‐spline, smoothing spline, and P‐spline, explores the connections and distinctions among them, and sheds light on their varying capabilities as ‘data‐driven’ smoothers for risk trends exploration and sequential disease mapping. The methods are motivated and illustrated through a Bayesian analysis of adverse medical events (commonly known as iatrogenic injures) to hospitalized children and youth in British Columbia, Canada. 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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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