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【2h】

A spatial beta-binomial model for clustered count data on dental caries

机译：用于龋齿簇数数据的空间β-二项式模型

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Dipankar Bandyopadhyay; Brian J Reich; Elizabeth H Slate;
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年度 2010
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1. A spatial beta-binomial model for clustered count data on dental caries [J] . Bandyopadhyay D., Reich B.J., Slate E.H. Statistical methods in medical research . 2011,第2期

机译：用于龋齿聚集数据的空间β二项式模型
2. Modelling count data with excessive zeros: the need for class prediction in zero-inflated models and the issue of data generation in choosing between zero-inflated and generic mixture models for dental caries data. [J] . Gilthorpe MS, Frydenberg M, Cheng Y Statistics in medicine . 2009,第28期

机译：对具有过多零的计数数据进行建模：零膨胀模型中需要进行类别预测，以及在龋齿数据的零膨胀模型和通用混合物模型之间进行选择时需要生成数据。
3. Analysis of clustered spatially correlated binary data using autologistic model and Bayesian method with an application to dental caries of 3-5-year-old children [J] . Solaiman Afroughi, Soghrat Faghihzadeh, Majid Jafari Khaledi, Journal of applied statistics . 2011,第11a12期

机译：基于自体模型和贝叶斯方法的聚类空间相关二元数据分析及其在3-5岁儿童龋齿中的应用
4. Cluster Analysis of Spatial Data Using Peano Count Tree [C] . Qiang Ding, William Perrizo Computers and Their Applications . 2002

机译：基于Peano Count树的空间数据聚类分析
5. The Generalized Monotone Incremental Forward Stagewise Method for Modeling Longitudinal, Clustered, and Overdispersed Count Data: Application Predicting Nuclear Bud and Micronuclei Frequencies [D] . Lehman, Rebecca R. 2017

机译：纵向，聚类和超分散计数数据建模的广义单调增量正向逐步方法：预测核芽和微核频率的应用
6. A spatial Beta-Binomial model for clustered count data on dental caries [O] . Dipankar Bandyopadhyay, Brian J. Reich, Elizabeth H. Slate -1

机译：用于龋齿簇数数据的空间β-二项式模型
7. Analysis of dental caries using generalized linear and count regression models [O] . Javali M. Phil, Parameshwar V. Pandit 2013

机译：用广义线性和计数回归模型分析龋病

A spatial beta-binomial model for clustered count data on dental caries

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