Littérature scientifique sur le sujet « Bayesian Sample size »
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Articles de revues sur le sujet "Bayesian Sample size"
Nassar, M. M., S. M. Khamis et S. S. Radwan. « On Bayesian sample size determination ». Journal of Applied Statistics 38, no 5 (mai 2011) : 1045–54. http://dx.doi.org/10.1080/02664761003758992.
Texte intégralPham-Gia, T., et N. Turkkan. « Sample Size Determination in Bayesian Analysis ». Statistician 41, no 4 (1992) : 389. http://dx.doi.org/10.2307/2349003.
Texte intégralSobel, Marc, et Ibrahim Turkoz. « Bayesian blinded sample size re-estimation ». Communications in Statistics - Theory and Methods 47, no 24 (8 décembre 2017) : 5916–33. http://dx.doi.org/10.1080/03610926.2017.1404097.
Texte intégralWang, Ming-Dauh. « Sample Size Reestimation by Bayesian Prediction ». Biometrical Journal 49, no 3 (juin 2007) : 365–77. http://dx.doi.org/10.1002/bimj.200310273.
Texte intégralWang, Ming-Dauh. « Sample Size Reestimation by Bayesian Prediction ». Biometrical Journal 49, no 3 (juin 2007) : NA. http://dx.doi.org/10.1002/bimj.200510273.
Texte intégralJOSEPH, LAWRENCE, ROXANE DU BERGER et PATRICK BÉLISLE. « BAYESIAN AND MIXED BAYESIAN/LIKELIHOOD CRITERIA FOR SAMPLE SIZE DETERMINATION ». Statistics in Medicine 16, no 7 (15 avril 1997) : 769–81. http://dx.doi.org/10.1002/(sici)1097-0258(19970415)16:7<769 ::aid-sim495>3.0.co;2-v.
Texte intégralDe Santis, Fulvio. « Sample Size Determination for Robust Bayesian Analysis ». Journal of the American Statistical Association 101, no 473 (mars 2006) : 278–91. http://dx.doi.org/10.1198/016214505000000510.
Texte intégralWeiss, Robert. « Bayesian sample size calculations for hypothesis testing ». Journal of the Royal Statistical Society : Series D (The Statistician) 46, no 2 (juillet 1997) : 185–91. http://dx.doi.org/10.1111/1467-9884.00075.
Texte intégralKatsis, Athanassios, et Blaza Toman. « Bayesian sample size calculations for binomial experiments ». Journal of Statistical Planning and Inference 81, no 2 (novembre 1999) : 349–62. http://dx.doi.org/10.1016/s0378-3758(99)00019-1.
Texte intégralClarke, B., et Ao Yuan. « Closed form expressions for Bayesian sample size ». Annals of Statistics 34, no 3 (juin 2006) : 1293–330. http://dx.doi.org/10.1214/009053606000000308.
Texte intégralThèses sur le sujet "Bayesian Sample size"
Cámara, Hagen Luis Tomás. « A consensus based Bayesian sample size criterion ». Thesis, National Library of Canada = Bibliothèque nationale du Canada, 2000. http://www.collectionscanada.ca/obj/s4/f2/dsk2/ftp03/MQ64329.pdf.
Texte intégralCheng, Dunlei Stamey James D. « Topics in Bayesian sample size determination and Bayesian model selection ». Waco, Tex. : Baylor University, 2007. http://hdl.handle.net/2104/5039.
Texte intégralIslam, A. F. M. Saiful. « Loss functions, utility functions and Bayesian sample size determination ». Thesis, Queen Mary, University of London, 2011. http://qmro.qmul.ac.uk/xmlui/handle/123456789/1259.
Texte intégralM'lan, Cyr Emile. « Bayesian sample size calculations for cohort and case-control studies ». Thesis, McGill University, 2002. http://digitool.Library.McGill.CA:80/R/?func=dbin-jump-full&object_id=82923.
Texte intégralIn this thesis, we examine Bayesian sample size determination methodology for interval estimation. Four major epidemiological study designs, cohort, case-control, cross-sectional and matched pair are the focus. We study three Bayesian sample size criteria: the average length criterion (ALC), the average coverage criterion ( ACC) and the worst outcome criterion (WOC ) as well as various extensions of these criteria. In addition, a simple cost function is included as part of our sample size calculations for cohort and case-controls studies. We also examine the important design issue of the choice of the optimal ratio of controls per case in case-control settings or non-exposed to exposed in cohort settings.
The main difficulties with Bayesian sample size calculation problems are often at the computational level. Thus, this thesis is concerned, to a considerable extent, with presenting sample size methods that are computationally efficient.
Banton, Dwaine Stephen. « A BAYESIAN DECISION THEORETIC APPROACH TO FIXED SAMPLE SIZE DETERMINATION AND BLINDED SAMPLE SIZE RE-ESTIMATION FOR HYPOTHESIS TESTING ». Diss., Temple University Libraries, 2016. http://cdm16002.contentdm.oclc.org/cdm/ref/collection/p245801coll10/id/369007.
Texte intégralPh.D.
This thesis considers two related problems that has application in the field of experimental design for clinical trials: • fixed sample size determination for parallel arm, double-blind survival data analysis to test the hypothesis of no difference in survival functions, and • blinded sample size re-estimation for the same. For the first problem of fixed sample size determination, a method is developed generally for testing of hypothesis, then applied particularly to survival analysis; for the second problem of blinded sample size re-estimation, a method is developed specifically for survival analysis. In both problems, the exponential survival model is assumed. The approach we propose for sample size determination is Bayesian decision theoretical, using explicitly a loss function and a prior distribution. The loss function used is the intrinsic discrepancy loss function introduced by Bernardo and Rueda (2002), and further expounded upon in Bernardo (2011). We use a conjugate prior, and investigate the sensitivity of the calculated sample sizes to specification of the hyper-parameters. For the second problem of blinded sample size re-estimation, we use prior predictive distributions to facilitate calculation of the interim test statistic in a blinded manner while controlling the Type I error. The determination of the test statistic in a blinded manner continues to be nettling problem for researchers. The first problem is typical of traditional experimental designs, while the second problem extends into the realm of adaptive designs. To the best of our knowledge, the approaches we suggest for both problems have never been done hitherto, and extend the current research on both topics. The advantages of our approach, as far as we see it, are unity and coherence of statistical procedures, systematic and methodical incorporation of prior knowledge, and ease of calculation and interpretation.
Temple University--Theses
Tan, Say Beng. « Bayesian decision theoretic methods for clinical trials ». Thesis, Imperial College London, 1999. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.312988.
Texte intégralSafaie, Nasser. « A fully Bayesian approach to sample size determination for verifying process improvement ». Diss., Wichita State University, 2010. http://hdl.handle.net/10057/3656.
Texte intégralThesis (Ph.D.)--Wichita State University, College of Engineering, Dept. of Industrial and Manufacturing Engineering
Kaouache, Mohammed. « Bayesian modeling of continuous diagnostic test data : sample size and Polya trees ». Thesis, McGill University, 2012. http://digitool.Library.McGill.CA:80/R/?func=dbin-jump-full&object_id=107833.
Texte intégralLes modèles paramétriques tel que le modèle binormal ont été largement utilisés pour analyser les données provenant de tests de diagnostic continus et non parfaits. De tels modèles reposent sur des suppositions souvent non réalistes et/ou non verifiables, et dans de tels cas les modèles nonparamétriques représentent une alternative attrayante. De plus, même quand la supposition de normalité est rencontrée les chercheurs ont tendence à sous-estimer la taille d'échantillon requise pour estimer avec exactitude la prédominance d'une maladie à partir de ces modèles bi-normaux quand les densités associées aux sujets malades se chevauchent avec celles associées aux sujets non malades. D'abord, nous étudions l'utilisation de modèles nonparametriques d'arbres de Polya pour analyser les données provenant de tests de diagnostic continus. Puisque nous ne supposons pas l'existance d'un test étalon d'or, notre modèle contient une composante de classe latente, les données latentes étant le vrai état de maladie de chaque sujet. Ensuite nous développons des méthodes pourla determination de la taille d'échantillon quand on planifie des études avec des tests de diagnostic continus. Finalement, nous montrons comment les facteurs de Bayes peuvent être utilisés pour comparer la qualité d'ajustement de modèles d'arbres de Polya à celles de modèles paramétriques binormaux. Des simulations ansi que des données réelles sont incluses.
Ma, Junheng. « Contributions to Numerical Formal Concept Analysis, Bayesian Predictive Inference and Sample Size Determination ». Case Western Reserve University School of Graduate Studies / OhioLINK, 2011. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=case1285341426.
Texte intégralKikuchi, Takashi. « A Bayesian cost-benefit approach to sample size determination and evaluation in clinical trials ». Thesis, University of Oxford, 2011. http://ora.ox.ac.uk/objects/uuid:f5cb4e27-8d4c-4a80-b792-469e50efeea2.
Texte intégralLivres sur le sujet "Bayesian Sample size"
Trappenberg, Thomas P. Fundamentals of Machine Learning. Oxford University Press, 2019. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780198828044.001.0001.
Texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Bayesian Sample size"
Chow, Shein-Chung, Jun Shao, Hansheng Wang et Yuliya Lokhnygina. « Bayesian Sample Size Calculation ». Dans Sample Size Calculations in Clinical Research : Third Edition, 297–320. Third edition. | Boca Raton : Taylor & Francis, 2017. | Series : Chapman & Hall/CRC biostatistics series | “A CRC title, part of the Taylor & Francis imprint, a member of the Taylor & Francis Group, the academic division of T&F Informa plc.” : Chapman and Hall/CRC, 2017. http://dx.doi.org/10.1201/9781315183084-13.
Texte intégralYang, Harry, et Steven J. Novick. « Bayesian Estimation of Sample Size and Power ». Dans Bayesian Analysis with R for Drug Development, 41–60. Boca Raton : CRC Press, Taylor & Francis Group, 2019. : Chapman and Hall/CRC, 2019. http://dx.doi.org/10.1201/9781315100388-3.
Texte intégralTsai, Chin-Pei, et Kathryn Chaloner. « Using Prior Opinions to Examine Sample Size in Two Clinical Trials ». Dans Case Studies in Bayesian Statistics Volume V, 407–21. New York, NY : Springer New York, 2002. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4613-0035-9_13.
Texte intégralDe Santis, F., et M. Perone Pacifico. « Two Experimental Settings in Clinical Trials : Predictive Criteria for Choosing the Sample Size in Interval Estimation ». Dans Applied Bayesian Statistical Studies in Biology and Medicine, 109–30. Boston, MA : Springer US, 2004. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4613-0217-9_7.
Texte intégralLingappaiah, G. S. « Bayes Inference in Life Tests When Samples Sizes are Fixed or Random ». Dans Probability and Bayesian Statistics, 335–45. Boston, MA : Springer US, 1987. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4613-1885-9_34.
Texte intégralKooli, Imen, et Mohamed Limam. « Economically Designed Bayesian np Control Charts Using Dual Sample Sizes for Long-Run Processes ». Dans Studies in Classification, Data Analysis, and Knowledge Organization, 219–32. Cham : Springer International Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-25147-5_14.
Texte intégral« Bayesian Sample Size Calculation ». Dans Chapman & ; Hall/CRC Biostatistics Series, 327–53. Chapman and Hall/CRC, 2007. http://dx.doi.org/10.1201/9781584889830.ch13.
Texte intégralMiočević, Milica, Roy Levy et Rens van de Schoot. « Introduction to Bayesian Statistics ». Dans Small Sample Size Solutions, 3–12. Routledge, 2020. http://dx.doi.org/10.4324/9780429273872-2.
Texte intégralBhattacharjee, Atanu. « Sample Size Determination ». Dans Bayesian Approaches in Oncology Using R and OpenBUGS, 13–29. Chapman and Hall/CRC, 2020. http://dx.doi.org/10.1201/9780429329449-3.
Texte intégralKruschke, John K. « Goals, Power, and Sample Size ». Dans Doing Bayesian Data Analysis, 359–98. Elsevier, 2015. http://dx.doi.org/10.1016/b978-0-12-405888-0.00013-1.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Bayesian Sample size"
Lee, Jaesung, Shiyu Zhou et Junhong Chen. « Sequential Robust Parameter Design With Sample Size Selection ». Dans ASME 2022 17th International Manufacturing Science and Engineering Conference. American Society of Mechanical Engineers, 2022. http://dx.doi.org/10.1115/msec2022-85690.
Texte intégralDong, Guangling, Chi He, Zhenguo Dai, Yanchang Huang et Xiaochu Hang. « Bayesian Sample Size Optimization Method for Integrated Test Design of Missile Hit Accuracy ». Dans 5th International Conference on Simulation and Modeling Methodologies, Technologies and Applications. SCITEPRESS - Science and and Technology Publications, 2015. http://dx.doi.org/10.5220/0005510902440253.
Texte intégralHuangpeng, Qizi, Xiaojun Duan, Yinhui Zhang et Wenwei Huang. « Sample Size Design of Launch Vehicle based on SPOT and Bayesian Recursive Estimation ». Dans 2022 41st Chinese Control Conference (CCC). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.23919/ccc55666.2022.9901630.
Texte intégralHan, Lei, Ping Jiang, Yuanliang Yu et Bo Guo. « Bayesian reliability evaluation for customized products with zero-failure data under small sample size ». Dans 2014 International Conference on Reliability, Maintainability and Safety (ICRMS). IEEE, 2014. http://dx.doi.org/10.1109/icrms.2014.7107334.
Texte intégralXing, Y. Y., P. Jiang et Z. J. Cheng. « The determination method on products sample size under the condition of Bayesian sequential testing ». Dans 2016 IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management (IEEM). IEEE, 2016. http://dx.doi.org/10.1109/ieem.2016.7798154.
Texte intégralZhu, Wenbing, Zijiang Yang, Xuesong Xiao, Yuanhaowei Ji, Shuchao Li, Xue Yan et Guoli Ji. « An Improved Bayesian Integrated ICA Approach for Control Loop Diagnosis with Small Sample Size ». Dans 2019 International Conference on Control, Automation and Diagnosis (ICCAD). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.1109/iccad46983.2019.9037932.
Texte intégralSudarsanam, Nandan, Ramya Chandran et Daniel D. Frey. « Conducting Non-Adaptive Experiments in a Live Setting : A Bayesian Approach to Determining Optimal Sample Size ». Dans ASME 2019 International Design Engineering Technical Conferences and Computers and Information in Engineering Conference. American Society of Mechanical Engineers, 2019. http://dx.doi.org/10.1115/detc2019-98335.
Texte intégralGu, Chenjie, Eli Chiprout et Xin Li. « Efficient moment estimation with extremely small sample size via bayesian inference for analog/mixed-signal validation ». Dans the 50th Annual Design Automation Conference. New York, New York, USA : ACM Press, 2013. http://dx.doi.org/10.1145/2463209.2488813.
Texte intégralWei, Zhigang, Fulun Yang, Dmitri Konson et Kamran Nikbin. « A Design Approach Based on Historical Test Data and Bayesian Statistics ». Dans ASME 2013 Pressure Vessels and Piping Conference. American Society of Mechanical Engineers, 2013. http://dx.doi.org/10.1115/pvp2013-97627.
Texte intégralWei, Zhigang, Limin Luo, Fulun Yang et Robert Rebandt. « A Bayesian Statistics Based Design Curve Construction Method for Test Data With Extremely Small Sample Sizes ». Dans ASME 2015 Pressure Vessels and Piping Conference. American Society of Mechanical Engineers, 2015. http://dx.doi.org/10.1115/pvp2015-45909.
Texte intégralRapports d'organisations sur le sujet "Bayesian Sample size"
Cressie, Noel, et Jonathan Biele. A Sample-Size Optimal Bayesian Procedure for Sequential Pharmaceutical Trials. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, mars 1992. http://dx.doi.org/10.21236/ada248512.
Texte intégralPeng, Ciyan, Jing Chen, Sini Li et Jianhe Li. Comparative Efficacy of Chinese Herbal Injections Combined Western medicine for Non-small cell lung cancer : A Bayesian Network Meta-Analysis of randomized controlled trials. INPLASY - International Platform of Registered Systematic Review and Meta-analysis Protocols, novembre 2021. http://dx.doi.org/10.37766/inplasy2021.11.0068.
Texte intégralBeverinotti, Javier, Gustavo Canavire-Bacarreza et Alejandro Puerta. Understanding the Growth of the Middle Class in Bolivia. Inter-American Development Bank, juillet 2021. http://dx.doi.org/10.18235/0003407.
Texte intégral