Bayeswatch: an overview of Bayesian statistics
Notice bibliographique
Résumé
Increasingly, clinical research is evaluated on the quality of its statistical analysis. Traditionally, statistical analyses in clinical research have been carried out from a 'frequentist' perspective. The presence of an alternative paradigm - the Bayesian paradigm - has been relatively unknown in clinical research until recently. There is currently a growing interest in the use of Bayesian statistics in health care research. This is due both to a growing realization of the limitations of frequentist methods and to the ability of Bayesian methods explicitly to incorporate prior expert knowledge and belief into the analyses. This is in contrast to frequentist methods, where prior experience and beliefs tend to be incorporated into the analyses in an ad hoc fashion. This paper outlines the frequentist and Bayesian paradigms. Acute myocardial infarction mortality data are then analysed from both a Bayesian and a frequentist perspective. In some analyses, the two methods are seen to produce comparable results; in others, they produce different results. It is noted that in this example, there are clinically relevant questions that are more easily addressed from a Bayesian perspective. Finally, areas in clinical research where Bayesian ideas are increasingly common are highlighted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,146 | 0,170 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».