Temat: randomization - Katalog OPAC zbiorów

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: Adaptive biased-coin designs for clinical trials with several treatments
Autorzy:: Atkinson, Anthony
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/729740.pdf
Data publikacji:: 2004
Wydawca:: Uniwersytet Zielonogórski. Wydział Matematyki, Informatyki i Ekonometrii
Tematy:: c-optimal design
limiting allocation proportion
minimization
randomization
regularisation
Opis:: Adaptive designs are used in phase III clinical trials for skewing the allocation pattern towards the better treatments. We use optimum design theory to provide a skewed biased-coin procedure for sequential designs with continuous responses. The skewed designs are used to provide adaptive designs, the performance of which is studied numerically for designs with three treatments. Important properties are loss and the proportion of allocation to inferior treatments. Regularisation to provide consistent parameter estimates greatly improves both these properties.
Źródło:: Discussiones Mathematicae Probability and Statistics; 2004, 24, 1; 85-108
1509-9423
Pojawia się w:: Discussiones Mathematicae Probability and Statistics
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: Design scheme for the stress relaxation experiment for Maxwell model identification
O planowaniu eksperymentu dla identyfikacji modelu Maxwella na podstawie testu relaksacji naprezen
Autorzy:: Stankiewicz, A.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/792053.pdf
Data publikacji:: 2012
Wydawca:: Komisja Motoryzacji i Energetyki Rolnictwa
Tematy:: relaxation test
Maxwell model
identification algorithm
stress relaxation experiment
viscoelastic material
approximation
convergence analysis
randomization
Źródło:: Teka Komisji Motoryzacji i Energetyki Rolnictwa; 2012, 12, 2
1641-7739
Pojawia się w:: Teka Komisji Motoryzacji i Energetyki Rolnictwa
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 3.

Tytuł:: Recepta na nienormalność rozkładu i współzależność obserwacji z wykorzystaniem testów randomizacyjnych i testu Mantela – na przykładzie rozmieszczenia zasobów ludzkich w regionach Francji
Prescription for Abnormal Distribution and Interdependence of Observations Using Randomization Tests and Mantel Correlation Coefficient – the Example of Human Resources Distribution in the Regions of France
Autorzy:: Dorocki, Sławomir
Jenner, Bartosz
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/438338.pdf
Data publikacji:: 2016
Wydawca:: Uniwersytet Pedagogiczny im. Komisji Edukacji Narodowej w Krakowie
Tematy:: Francja
kapitał ludzki
metody statystyczne
randomizacja
R-pakiet
test Mantela
France
human capital
Mantel test
randomization
R-package
statistical methods
Opis:: Wykorzystując metody statystyczne w badaniach geograficznych, badacze często spotykają się z problemem niespełnienia przez posiadane dane założeń wymaganych przez liczne testy statystyczne. Dla przykładu wiele tzw. parametrycznych testów statystycznych opartych jest na założeniu normalności rozkładu danych. W praktyce jednak taka supozycja często nie jest zrealizowana, a rażące odchylenie rozkładu danych od rozkładu normalnego (np. rozkład J-kształtny) może prowadzić do wręcz absurdalnych wartości przedziałów ufności (np. przedział ufności dla średniej). Innym często spotykanym problemem z danymi pochodzącymi z badań geograficznych jest przestrzenna współzależność obserwacji. Wzajemne skorelowanie danych może przykładowo odzwierciedlać odległości między miejscami, gdzie te dane pozyskano. Dlatego wyniki pomiarów pochodzące z miejsc położonych w bliskiej odległości mogą być do siebie bardziej podobne niż obserwacje pochodzące z miejsc od siebie oddalonych. W takiej sytuacji oszacowanie wartości p-value dla testów badających zależności między zmiennymi (np. korelacja Pearsona) mogą być bardzo mylące, gdyż klasyczne metody statystyczne zakładają niezależność zmiennych. W powyższych sytuacjach badacz może wykorzystać tzw. testy randomizacyjne, które pozwalają obejść założenia normalności rozkładu czy niezależności obserwacji. Metody te, wraz z możliwością wykonywania złożonych obliczeń przy wykorzystaniu narzędzi informatycznych, stają się obecnie coraz bardziej popularne wśród badaczy. W artykule wyjaśniona została logika testów randomizacyjnych i dwa przykłady ich zastosowania: szacowanie przedziału dla średniej i obliczanie korelacji Mantela wraz z testowaniem jej istotności. W rezultacie przeprowadzonych obliczeń wykazano, że w obydwu przypadkach pominięcie założeń statystycznych prowadzi do otrzymania błędnych wyników. W tekście w celach zobrazowania powyższych metod statystycznych wykorzystano dane obrazujące wielkość i udział zasobów ludzkich dla nauki i techniki (HRST) w regionach Francji oraz tempo zmian tych wartości w czasie i przestrzeni. Obliczenia oparto na darmowym pakiecie statystycznym R oraz arkuszu kalkulacyjnym Excel.
Using statistical methods in geographical research, researchers are often faced with the problem that their data do not comply with the assumptions required by a number of statistical tests. For example, many parametric statistical tests are based on the assumption of normal distribution of data. In practice, however, this supposition is often not met, and the serious deviation of data distribution from the normal distribution (e.g., J-shaped distribution) can lead to quite absurd values of confidence limits (for example, the confidence interval). Another common problem with data from geographical research is the interdependence of observations. Mutual correlation of data can, for example, reflect the spatial distance between the places where that information was obtained. Therefore, the results of measurements from sites located in close proximity to each other may be more alike than observations from places more distant from each other. In such a situation, estimated p-values for tests investigating the relationships between variables (e.g. Pearson correlation) can be very confusing, because the “classical” statistical methods assume independence of the variables. In these situations, the researcher can use randomisation tests that allow him to “get around” the assumptions of normal distribution and independence of observations. These methods, along with the ability to perform complex calculations using computer tools, are becoming increasingly popular among researchers. The article explains the logic of randomisation tests and two examples of their use: estimating the interval for the mean and calculating Mantel correlation along with testing its significance. Calculations have shown that in both cases, disregard of the statistical assumptions leads to false results. In order to illustrate these statistical methods, data used in this paper show the volume and share of human resources in science and technology (HRST) in regions of France and the pace of changes in these values over time and space. Calculations were conducted using the free statistical software R Project and Excel spreadsheet.
Źródło:: Prace Komisji Geografii Przemysłu Polskiego Towarzystwa Geograficznego; 2016, 30, 2; 186-197
2080-1653
Pojawia się w:: Prace Komisji Geografii Przemysłu Polskiego Towarzystwa Geograficznego
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Informacja

Wyszukujesz frazę "randomization" wg kryterium: Temat

Źródło danych

Dostawca treści

Kolekcja

Rok wydania

Wydawca

Temat

Autor

Typ dokumentu

Język