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音像例解贝叶斯Meta分析:基于R语言(配增值)张天嵩,董圣杰
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基础篇 章 贝叶斯Meta分析基础知识 节 贝叶斯方法概述 第二节 贝叶斯统计学基础 第三节 贝叶斯统计的常见算法 第四节 贝叶斯Meta分析模型 第五节 R语言函数小结 第二章 R软件应用入门 节 概述 第二节 数据管理 第三节 R应用于贝叶斯Meta分析软件包 第四节 R语言函数小结单变量Meta分析篇 第三章 二分类数据的贝叶斯Meta分析 节 实例数据 第二节 二分类数据贝叶斯Meta分析策略 第三节 效应指标为比值比的二分类数据贝叶斯Meta分析 第四节 效应指标为危险比的二分类数据贝叶斯Meta分析 第五节 效应指标为率差的二分类数据贝叶斯Meta分析 第六节 R语言函数小结 第四章 连续型数据的贝叶斯Meta分析 节 实例数据 第二节 连续型数据贝叶斯Meta分析策略 第三节 效应指标为均数差的连续型数据贝叶斯Meta分析 第四节 效应指标为标化均数差的贝叶斯Meta分析 第五节 R语言函数小结 第五章 有序数据的贝叶斯Meta分析 节 实例数据 第二节 有序数据的Meta分析策略 第三节 基于两步法的有序数据贝叶斯Meta分析 第四节 基于一步法的有序数据贝叶斯Meta分析 第五节 R语言函数小结 第六章 数据的贝叶斯Meta分析 节 实例数据 第二节 数据的Meta分析策略 第三节 基于正态-正态分布层次模型的数据贝叶斯Meta分析 第四节 基于泊松-正态分布层次模型的数据贝叶斯Meta分析 第五节 R语言函数小结 第七章 生存数据的贝叶斯Meta分析 节 实例数据 第二节 生存数据的Meta分析策略 第三节 效应指标为时点生存率的贝叶斯Meta分析 第四节 效应指标为中位生存期的贝叶斯Meta分析 第五节 效应指标为风险比的贝叶斯Meta分析 第六节 R语言函数小结 第八章 单臂研究数据的贝叶斯Meta分析 节 实例数据 第二节 单臂研究数据的贝叶斯Meta分析策略 第三节 单臂试验二分类数据的贝叶斯Meta分析 第四节 单臂试验数据的贝叶斯Meta分析 第五节 单臂试验连续型数据的贝叶斯Meta分析 第六节 R语言函数小结 第九章 稀疏数据的贝叶斯Meta分析 节 实例数据 第二节 稀疏二分类数据的Meta分析策略 第三节 二项式-正态层次模型 第四节 贝塔-二项式模型 第五节 稀疏研究的Meta分析 第六节 R函数小结 第十章 缺失数据的贝叶斯Meta分析 节 实例数据 第二节 缺失数据的Mela分析策略 第三节 缺失测量结局二分类数据的贝叶斯Meta分析 第四节 缺失测量结局连续型数据的贝叶斯Meta分析 第五节 R语言函数小结 十章 纵向数据的贝叶斯Meta分析 节 实例数据 第二节 纵向数据的Meta分析策略 第三节 基于Emax模型的纵向数据Meta分析 第四节 设立对照的前后测量数据Meta分析 第五节 R语言函数小结 第十二章 贝叶斯Meta回归分析 节 实例数据 第二节 Meta回归分析模型 第三节 R2jags包拟合随机效应Meta回归模型 第四节 runjags包拟合随机效应Meta回归模型 第五节 注意事项 第六节 R语言函数小结 第十三章 单变量贝叶斯Meta分析相关图形的绘制 节 实例数据 第二节 森林图 第三节 漏斗图 第四节 马尔可夫链收敛诊断关图形 第五节 图形文件保存到本地硬盘 第六节 R语言函数小结多变量Meta分析篇 第十四章 多元贝叶斯Meta分析的基本原理与模型 节 实例数据 第二节 多元Meta分析模型 第三节 二分类数据的多元Meta分析 第四节 多测量结局数据的多元Meta分析 第五节 R语言函数小结 第十五章 诊断试验贝叶斯Meta分析 节 实例数据 第二节 诊断试验基本评价指标及计算方法 第三节 双变量二项式-正态分布模型 第四节 双变量条件二项式-尺度混合正态分布模型 第五节 R语言函数小结 第十六章 遗传关联研究贝叶斯Meta分析 节 实例数据 第二节 遗传关联研究经典Meta分析策略 第三节 遗传关联研究的无遗传模型Meta分析策略 第四节 基于病例对照研究设计的遗传关联研究Meta分析 第五节 基于随机人群的遗传关联研究Meta分析 第六节 R语言函数小结 第十七章 合并不同设计类型研究数据的贝叶斯Meta分析 节 实例数据 第二节 整合随机试验与非随机试验据 第三节 整合双臂试验与单臂试验据 第四节 R语言函数小结网络Meta分析篇 第十八章 贝叶斯网络Meta分析的基本原理与模型 节 实例数据 第二
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