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机译:贝叶斯途径用于解决倾向分数方法中的差分协变量测量误差
Department of Mental Health Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health;
School of Public Health University of California at Berkeley;
Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health;
Bayesian hierarchical model; differential measurement error; inverse probability of treatment weighting; propensity score;
机译:贝叶斯途径用于解决倾向分数方法中的差分协变量测量误差
机译:联合正态分布和协变量测量误差的联合混合效应模型的贝叶斯方法。
机译:针对协变量测量误差的贝叶斯调整:灵活的参数方法。
机译:联合建模事件时间和纵向数据以及偏度和协变量测量误差:鲁棒的贝叶斯方法
机译:单变量和向量响应的协变量中有无测量误差的非参数回归模型:贝叶斯方法。
机译:贝叶斯方法在倾向得分方法中解决差分协变量测量误差
机译:利用敏感性分析来解除不观察到的混淆,以解决倾向分数方法的协变量测量误差