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【中文期刊】 晏菊姣 耿颖 等 《中国药业》 2024年33卷10期 81-86页ISTICCA
【摘要】 目的 比较吸入气雾剂递送剂量均一性考察中不同抽样方案的差异.方法 汇总 2020 年版《中国药典(四部)》(简称ChP)、《European Pharmacopoeia 11.0(VolumeⅠ)》(简称EP)/《British Pharm...
- 概要:
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- 结论:
【中文期刊】 徐蕾 江雪娇 等 《中国医疗设备》 2024年39卷8期 32-37,54页ISTIC
【摘要】 目的 设计一种激光消融数值仿真模型,确定针对脑肿瘤的激光消融治疗方案,以及确定消融时间、激光功率和金纳米颗粒水溶液对激光消融的效果影响.方法 建立简化的脑肿瘤几何模型,通过蒙特卡罗计算方法模拟脑组织中的光子分布,确定激光能量沉积;再用Pen...
- 概要:
- 方法:
- 结论:
【中文期刊】 吕晶晶 巫宏基 等 《中国卫生统计》 2021年38卷5期 661-664页ISTICPKUCSCD
【摘要】 目的 竞争风险数据下,统计分析方法常基于部分分布风险率(sub-distribution hazard,SDH)建立,但一般有前提条件SDH成比例,且有时无法对患者的生存情况或组间效应量部分分布风险率比(sub-distribution h...
- 概要:
- 方法:
- 结论:
【中文期刊】 朱高培 朱乐乐 等 《中国卫生统计》 2018年35卷5期 707-709页ISTICPKUCSCD
【摘要】 目的 探讨完全随机缺失机制下,成组删除法、均值填补法、回归填补法和多重填补法处理缺失数据的效果及趋势.方法 运用R语言,采用Monte Carlo技术模拟完整数据集、不同缺失比例和相关系数条件下的数据集,比较各种方法处理缺失值的效果.结果 ...
- 概要:
- 方法:
- 结论:
【中文期刊】 王佳莹 蒋皓 等 《中国卫生统计》 2017年34卷5期 718-720,725页ISTICPKUCSCD
【摘要】 目的 利用综合质量得分和蒙特卡洛模拟方法进行医生治疗质量分级研究,获得治疗质量分级最优的医生,为科学评价医生治疗水平、医院管理绩效考核及提高医生的治疗质量提供依据.方法 利用多水平潜变量模型计算医生综合治疗质量得分,基于蒙特卡洛模拟方法产生...
- 概要:
- 方法:
- 结论:
【中文期刊】 孙芳 《中国抗生素杂志》 2016年41卷10期 796-800页ISTICPKUCSCDCABP
【摘要】 目的 根据抗菌药物的药动学/药效学基本原理,应用蒙特卡洛模拟法优化利奈唑胺、替考拉宁和万古霉素治疗MRSA感染的给药方案.方法 从己发表文献中获得利奈唑胺、替考拉宁和万古霉素在重症监护病房(ICU)患者中的药动学参数,从ECUST网站获得耐...
- 概要:
- 方法:
- 结论:
【中文期刊】 武瑞仙 邓子兵 等 《中国卫生统计》 2015年32卷3期 534-536,539页ISTICPKUCSCD
【摘要】 目的 以医疗卫生机构年报资料为数据来源,采用成组删除法、极大似然估计法、多重填补法分别对模拟的完全随机缺失数据集缺失值进行处理,比较不同缺失率下三种方法的缺失处理效果.方法 运用SAS9.3,采用Monte Carlo技术模拟完整数据集及不...
【关键词】 缺失值;EM算法;Markov Chain;
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【中文期刊】 傅煜 雷渊才 等 《生态学报》 2015年23期 7738-7747页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 采用系统抽样体系江西省固定样地杉木连续观测数据和生物量数据,通过Monte Carlo法反复模拟由单木生物量模型推算区域尺度地上生物量的过程,估计了江西省杉木地上总生物量。基于不同水平建模样本量n及不同决定系数R2的设计,分别研究了单木生物...
【关键词】 杉木生物量;Monte Carlo模拟法;模型不确定性度量;
- 概要:
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- 结论:
【中文期刊】 曹文君 侯国强 等 《中国卫生统计》 2013年30卷4期 484-486页ISTICPKUCSCD
【摘要】 目的 从统计理论角度探讨基因集分析方法,初步建立微阵列数据基因集统计分析理论框架.方法 采用计算机模拟技术,比较不同原假设、理论分布生成方法在进行基因集分析时的统计学性质.结果 自限性原假设方法ROC曲线下面积AUC为0.858.而竞争性原...
- 概要:
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【中文期刊】 李玉森 夏结来 等 《中国卫生统计》 2013年30卷1期 60-63,66页ISTICPKUCSCD
【摘要】 目的 应用数据模拟方法,比较IPCW法与传统分析方法(意向性分析和censored方法)检验效能与假阳性率的差异,验证IPCW法的分析转组数据效果.方法 应用Monte Carlo模拟,产生试验组和对照组的基线数据、实验室检查数据及生存时间...
- 概要:
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