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机译:多响应分层结构加性模型中的贝叶斯成分选择及其在以患者为中心的医疗院中临床工作量预测中的应用
Department of Industrial and Operations Engineering, University of Michigan, Ann Arbor, MI 48109, USA;
Department of Industrial and Operations Engineering, University of Michigan, Ann Arbor, MI 48109, USA;
Department of Industrial and Systems Engineering, Healthcare Systems Engineering Group, Wayne State University, Detroit, MI 48202, USA;
Health care; statistical modeling; variable selection; multilevel model; Bayesian; multivariate; Markov chain Monte Carlo;
机译:贝叶斯指示器变量选择在多OMICS应用中包含分层重叠组结构
机译:贝叶斯层次结构变量选择方法及其在乳腺癌分子反演探针研究中的应用
机译:以患者为中心的以价值为基础的,财务上可持续的行为健康组成部分
机译:通过贝叶斯模型平均对变量进行多变量选择和临床结果预测
机译:用于崩溃数据分析的完整贝叶斯Poisson分层模型:调查模型选择对特定于站点的预测的影响。
机译:贝叶斯层次结构变量选择方法在乳腺分子反演探针研究中的应用癌症
机译:用于医学成像应用的大规模问题的结构化附加回归模型的贝叶斯推断
机译:医疗服务综合单位和卫生服务指挥医疗单位系统的比较工作量预测模型