The local kernel pseudo-partial likelihood is employed for estimation in a panel count model with nonparametric covariate functions. An estimator of the derivative of the nonparametric covariate function is derived first, and the nonparametric function estimator is then obtained by integrating the derivative estimator. Uniform consistency rates and pointwise asymptotic normality are obtained for the local derivative estimator under some regularity conditions. Moreover, the baseline function estimator is shown to be uniformly consistent. Demonstration of the asymptotic results strongly relies o
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
A bifactor item response theory model can be used to aid in the interpretation of the dimensionality of a multifaceted questionnaire that assumes continuous latent variables underlying the propensity to respond to items. This model can be used to describe the locations of people on a general continuous latent variable as well as on continuous orthogonal specific traits that characterize responses to groups of items. The bifactor graded response (bifac-GR) model is presented in contrast to a correlated traits (or multidimensional GR model) and unidimensional GR model. Bifac-GR model specificati
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Though a variety of reasons are often articulated for adjusting analyses for covariates, these reasons often fall into one of two general objectives, specifically to increase precision or to decrease bias. In practice, one does not generally choose between these objectives, because the methods that address one tend to address the other, as well. Because of this, no distinction is made in the methods used to correct for a baseline imbalance with respect to a prognostic covariate versus to ensure a fair comparison across treatment groups by making the comparisons within the levels of a prognosti
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Truncated data frequently arise in many areas such as economics, astronomical studies, and survival analysis, and the existence of truncation makes statistical inference more difficult due to the incomplete information. In this paper, we propose a linearized maximum rank correlation estimation of doubly truncated data under a single-index model. Unlike the existing methods, the proposed estimation has a closed-form expression and does not need knowledge of the unknown link function or the error distribution, which makes it more appealing in theory and computation. The proposed estimators are s
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
High-dimensional longitudinal data are increasingly available in biomedical research, especially from omics platforms, but pose substantial challenges for joint modeling with survival outcomes. These challenges include modeling complex temporal dynamics, accommodating cross-feature dependencies, and maintaining computational feasibility. We propose a novel joint modeling framework that addresses these issues using supervised low-rank functional tensor decomposition to capture latent structure in multivariate longitudinal data and proportional hazards modeling for time-to-event outcomes. The lo
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Semi-competing risks data, where a non-terminal event (e.g., disability) may be censored by a terminal event (e.g., death), are common in aging research. These data pose unique analytical challenges when the non-terminal event is interval-censored, and a large number of covariates have distinct effects on each outcome. Existing variable selection methods typically focus on right-censored data and often rely on computationally intensive tuning procedures, limiting their utility in aging studies. We propose a flexible and computationally efficient copula-based variable selection framework for in
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Record linkage is increasingly used, especially in medical studies, to combine data from different databases that refer to the same entities. The linked data can bring analysts novel and valuable knowledge that is impossible to obtain from a single database. However, linkage errors are usually unavoidable, regardless of record linkage methods, and ignoring these errors may lead to biased estimates. While different methods have been developed to deal with the linkage errors in the generalized linear model, there is not much interest on Cox regression model, although this is one of the most impo
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: Binary endpoints measured at two timepoints-such as pre- and post-treatment-are common in biomedical and healthcare research. The Generalized Bivariate Bernoulli Model (GBBM) provides a specialized framework for analyzing such bivariate binary data, allowing for formal tests of covariate-dependent associations conditional on baseline outcomes. Despite its potential utility, the GBBM remains underutilized due to the lack of direct implementation in standard statistical software. Moreover, we contend that the comparison made in the original publication between the GBBM dependency tes
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Randomization is an effective design option to prevent bias from confounding in the evaluation of the causal effect of interventions on outcomes. However, in some cases, randomization is not possible, making subsequent adjustment for confounders essential to obtain valid results. Several methods exist to adjust for confounding, with multivariable modeling being among the most widely used. The main challenge is to determine which variables should be included in the causal model and to specify appropriate functional relations for continuous variables in the model. While the statistical literatur
Систематический обзорСтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
A study is made of the random sequential packing of complete lines in a cube of integer lattice points, with side N. For N<or=15 exact packing fractions are computed. It is found that if line occupation attempts arrive as a spatial Poisson process the packing has two distinct phases; initially where large numbers of potential adsorption sites are blocked, and subsequently where no further blocking occurs so that filling is exponential in time. It is shown that the ratio of the durations of the blocking to the nonblocking phases falls to zero as N-->infinity . In this limit, the packing fractio
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Partial differential equation (PDE) models are often used to study biological phenomena involving movement-birth-death processes, including ecological population dynamics and the invasion of populations of biological cells. Count data, by definition, is non-negative, and count data relating to biological populations is often bounded above by some carrying capacity that arises through biological competition for space or nutrients. Parameter estimation, parameter identifiability, and making model predictions usually involves working with a measurement error model that explicitly relating experim
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Case-I interval-censored (current status) data from multistate systems are often encountered in biomedical and epidemiological studies. In this article, we focus on the problem of estimating state entry distribution and occupation probabilities, contingent on a preceding state occupation. This endeavor is particularly complex owing to the inherent challenge of the unavailability of directly observed counts of individuals at risk of transitioning from a state, due to severe interval censoring. We propose two nonparametric approaches, one using the fractional at-risk set approach recently adopte
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
In psychology and other fields, data often have a cross-classified structure, whereby observations are nested within multiple types of non-hierarchical clusters (e.g., repeated measures cross-classified by persons and stimuli). This paper discusses ways that, in cross-classified multilevel models, slopes of lower-level predictors can implicitly reflect an ambiguous blend of multiple effects (for instance, a purely observation-level effect as well as a unique between-cluster effect for each type of cluster). The possibility of conflating multiple effects of lower-level predictors is well recogn
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
In the literature of statistical analysis with missing data there is a significant gap in statistical inference for missing data mechanisms especially for nonmonotone missing data, which has essentially restricted the use of the estimation methods which require estimating the missing data mechanisms. For example, the inverse probability weighting methods (Horvitz & Thompson, 1952; Little & Rubin, 2002), including the popular augmented inverse probability weighting (Robins et al, 1994), depend on sufficient models for the missing data mechanisms to reduce estimation bias while improving estimat
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Эта статья касается проблемы оценки непрерывного распределения среди больного или небольного населения, если имеются только результаты групповых анализов состояния болезни. Проблема заключается в том, что индивидуальные состояния заболеваний не соблюдаются и результаты тестов часто подвергаются неправильной классификации, что еще больше осложняет то, что неправильная классификация может быть разной, поскольку размер группы и число больных лиц в этой группе варьируются. Мы предлагаем метод построения непараметрической оценки распределения и получения его асимптотических свойств. Эффективность о
СтатьяResearch Support, N.I.H., IntramuralПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиМашинный перевод · не проверен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Network Meta-Analysis (NMA) is a statistical technique for synthesizing evidence from various sources to compare multiple interventions. NMA relies on integrating both direct evidence from head-to-head comparisons and indirect evidence from different paths that link treatments through common comparators. A key aspect is evaluating consistency between direct and indirect sources. Existing methods to detect inconsistency, although widely used, have limitations. For example, they do not account for differences between indirect sources or cannot estimate inconsistency when direct evidence is absen
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Secondary use of clinical data offers unprecedented opportunities to rapidly conduct large-scale research and improve patient care. However, incomplete understanding of data quality requirements for a study often causes significant delays in executing analyses and validating results. Current practice has largely followed 2 paths. First, multi-institutional networks have developed general data quality programs, but these are typically tied to unique network characteristics and do not address study-specific requirements well. Second, models have been proposed to formalize the requirements for da
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
I pose the epistemological question of what makes the transfer of statistical approaches across disciplines, specifically between physics and biology, legitimate and fruitful despite intrinsic differences in their objects of study - a problem that resurfaces in contemporary interdisciplinary research relying on machine learning for statistical model building. I address it through the historical reconstruction of pivotal steps in the development of statistical thinking in the 19th century, where the appeal to the mathematical formalism of the Gaussian distribution acted as the visible trace of
СтатьяИсторическая статьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
We propose a hidden Markov model for multivariate continuous longitudinal responses with covariates that accounts for three different types of missing pattern: (I) partially missing outcomes at a given time occasion, (II) completely missing outcomes at a given time occasion (intermittent pattern), and (III) dropout before the end of the period of observation (monotone pattern). The missing-at-random (MAR) assumption is formulated to deal with the first two types of missingness, while to account for the informative dropout, we rely on an extra absorbing state. Estimation of the model parameters
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
MedElevator
Войти в исследования