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醉染图书例解贝叶斯Meta分析:基于R语言(配增值)978711735
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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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