机译:贝叶斯方向改善Covid-19普遍率的空间估计算法在PAI,PA
Drexel Univ Dept Epidemiol &
Biostat Dornsife Sch Publ Hlth 3215 Market St Philadelphia PA;
Virginia Commonwealth Univ Dept Biostat Sch Med Richmond VA USA;
Univ British Columbia Dept Stat Vancouver BC Canada;
Drexel Univ Dept Epidemiol &
Biostat Dornsife Sch Publ Hlth 3215 Market St Philadelphia PA;
SARS-CoV-2; COVID-19; Surveillance; Misclassification; Bayesian analysis;
机译:根据性取向估计多种信息偏差对自杀企图估计的影响:贝叶斯错误分类校正方法对系统审查数据的应用
机译:由于通过贝叶斯考试结果的贝叶斯分析分析导致的流行病曲线中的偏差减少:Covid-19在Alberta,加拿大和费城,美国的案例研究
机译:用贝叶斯方法计算计数数据中的错误分类和过度分散
机译:一种改进的统计方法,用于估计重建的PET数据中的空间偏差和变异性
机译:一种贝叶斯方法,用于由于疾病分类错误而影响估计的偏倚校正:在关节炎研究中的应用。
机译:通过对实验室测试结果的时间序列进行贝叶斯分析以减少由于归类错误而导致的流行曲线偏差的减少:加拿大艾伯塔省和美国费城的COVID-19案例研究
机译:由于通过贝叶斯考试结果的贝叶斯分析分析导致的流行病曲线中的偏差减少:Covid-19在Alberta,加拿大和费城,美国的案例研究
机译:用于观测,预测和误分类错误的数字空间数据,用于西南主要含水层研究区盆地填充含水层中硝酸盐和砷浓度的培训数据集观测。