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【中文期刊】 董晓强 许树红 等 《中华流行病学杂志》 2017年38卷5期 679-683页MEDLINEISTICPKUCSCDCA
【摘要】 随着基因组测序技术和生物信息学的迅猛发展,近几年涌现了大量与疾病相关的组学数据即所谓高维数据.对于这类组学数据,共同特点是自变量个数p通常远大于观察例数n,且自变量间往往高度相关,从成千上万个组学数据中识别出真正有意义的自变量带来一些统计学...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Zhou, Fangting ; He, Kejun ; 等 《Biostatistics》 2022年23卷3期 891-909页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Bayesian nonparametric prior;Compositional data analysis;Feature allocation;
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- 方法：
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【外文期刊】 Clyde, M.A. ; Ghosh, J. ; 《Biometrika》 2012年99卷4期 981-988页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Bayesian model averaging;Horvitz-Thompson estimator;Inclusion probability;
- 概要：
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【外文期刊】 Boulet, Sandrine ; Ursino, Moreno ; 等 《Statistical methods in medical research》 2020年29卷2期 541-567页
【关键词】 Bayesian variable selection;clinical relevance weights elicitation;power prior method;
- 概要：
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- 结论：
【外文期刊】 Koch, Brandon ; Vock, David M. ; 等 《Statistical methods in medical research》 2020年29卷9期 2445-2469页
【关键词】 Bayesian methods;causal inference;high-dimensional data;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Vock, Laura F. Boehm ; Reich, Brian J. ; 等 《Biometrics: Journal of the Biometric Society : An International Society Devoted to the Mathematical and Statistical Aspects of Biology》 2015年71卷1期 167-177页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Bayesian modeling;Fine particulate matter;Spatial data;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Araki, Takamitsu ; Ikeda, Kazushi ; 等 《Neural Networks: The Official Journal of the International Neural Network Society》 2015年61卷 22-31页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Indicator model selection;Gibbs variable selection;Kuo and Mal lick's method;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Van den Boom, W. ; Reeves, G. ; 等 2021年108卷2期 269-282页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Bayesian statistics;Dimensionality reduction;Marginal inclusion probability;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Otava, Martin ; Shkedy, Ziv ; 等 《Journal of biopharmaceutical statistics》 2017年27卷6期 1073-1088页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Bayesian variable selection;minimum effective dose;model selection;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Chen, Chunyu ; Steibel, Juan P. ; 等 《Genetics: A Periodical Record of Investigations Bearing on Heredity and Variation》 2017年206卷4期 1791-1806页
【关键词】 genome-wide association;hierarchical Bayesian;variable selection;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
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