無症候性COVID-19感染率に対するBayes推定【JST・京大機械翻訳】

Cahoy Dexter; Sedransk Joseph

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202208350955466 整理番号：22P0311031

無症候性COVID-19感染率に対するBayes推定【JST・京大機械翻訳】

Bayesian inference for asymptomatic COVID-19 infection rates

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (2件)： ,
資料名：
発行年： 2022年03月27日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月06日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

推論メタ解析の強化は,独立した研究のセットから情報を要約するために一般的に使用される。ある場合には,データはメタ解析の基礎となる仮定を満足しない。一般的なメタ解析手法よりも一般的な構造を持つ3つのBayes法を用いて,統計的に正当化されるプールの範囲と性質を示すことができた。本論文では,COVID-19無症状感染率に関する推論を目標とするいくつかのレビューからのデータを再解析した。真の効果サイズの全てが単一源研究者から来る可能性が低い場合,全ての研究からのデータをプールするのに注意すべきである。著者らの知見と方法論は,他のCOVID-19結果変数とより一般的に適用可能である。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , ,
, , , 【Automatic Indexing@JST】

医用画像処理

, ,

前のページに戻る