Questions marquées «meta-regression»

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Puis-je inclure une taille d'effet en tant que variable indépendante dans une méta-régression?
Ma question est de savoir si je peux utiliser une taille d'effet comme variable dépendante et une autre taille d'effet comme variable indépendante dans une méta-régression?XXXYOuiY Par exemple, j'ai effectué une méta-analyse des effets de l'exercice sur les problèmes d'alcoolisme et j'ai trouvé des résultats significatifs et une grande hétérogénéité. …
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R / mgcv: Pourquoi les produits tenseurs te () et ti () produisent-ils des surfaces différentes?
Le mgcvpackage pour Ra deux fonctions pour ajuster les interactions des produits tensoriels: te()et ti(). Je comprends la division de base du travail entre les deux (ajustement d'une interaction non linéaire vs décomposition de cette interaction en effets principaux et interaction). Ce que je ne comprends pas, c'est pourquoi te(x1, …
11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 
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Tiraillé entre PET-PEESE et approches multi-niveaux de la méta-analyse: existe-t-il un juste milieu?
Je travaille actuellement sur une méta-analyse, pour laquelle j'ai besoin d'analyser plusieurs tailles d'effet imbriquées dans des échantillons. Je suis partisan de l'approche de méta-analyse à trois niveaux de Cheung (2014) pour méta-analyser la taille des effets dépendants, par opposition à certaines des autres stratégies possibles (par exemple, ignorer la …
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Schémas de pondération alternatifs pour la méta-analyse des effets aléatoires: écarts-types manquants
Je travaille sur une méta-analyse des effets aléatoires couvrant un certain nombre d'études qui ne rendent pas compte des écarts-types; toutes les études indiquent la taille de l'échantillon. Je ne pense pas qu'il soit possible d'approximer ou d'imputer les données SD manquantes. Comment pondérer une méta-analyse qui utilise des différences …
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