BAYES YAKLAŞIMLARI – Meta-Analiz Ödevleri – Meta-Analiz Alanında Tez Yaptırma – Meta-Analiz Tez Yaptırma Ücretleri
BAYES YAKLAŞIMLARI
Bu yazı dizisinde tanımladığımız yöntemler, istatistik için klasik veya sık kullanılan yöntemlerdir. Güven aralıkları ile birlikte bilinmeyen parametreleri tahmin etme ve sonuçların boş bir hipotezle (p değeri) ne ölçüde uyumlu olduğunu belirlemek için istatistiksel testler gerçekleştirme etrafında dönerler.
İstatistiklere alternatif bir yaklaşım Bayes yaklaşımıdır. Bu, farklı bir olasılık felsefesinden ve özellikle olasılığın bir frekanstan ziyade bir belirsizlik (veya bir inanç) olarak yorumlanmasından kaynaklanmaktadır. Bayes istatistikleri, ilgilenilen parametrelere olasılık dağılımları ekler.
Bir meta-analizde ilgilenilen ana parametreler, genel ortalama etki büyüklüğü ve rastgele etkiler meta-analizinde, çalışmalar arasındaki gerçek etki büyüklüklerinin standart sapmasıdır (). Örneğin, en iyi tahminimize odaklanan normal bir dağılım ekleyerek ve bundan ne kadar emin olduğumuzu açıklayan kuyruklarla genel bir ortalama log olasılık oranı hakkındaki belirsizliğimizi temsil edebiliriz.
Bir Bayes analizi, her bilinmeyen niceliğe bir önceki olasılık dağılımını ekleyerek başlar. Bu, verileri görmeden önce miktar hakkında apriori belirsizliği (veya inancı) tanımlar. Çoğu durumda, önceki dağılım bilgisizliği ifade etmek için kullanılır (örneğin, düz bir dağılım olarak).
Bayes analizinin kendisi, önceki dağılımı verilerle birleştirerek, onu bilinmeyen nicelik için bir sonraki olasılık dağılımına dönüştürür. Önsel dağılım, önceki bilgisizliği temsil ettiğinde, sonsal dağılım, verilerin bize nicelik hakkında söylediklerinin bir özetidir. Bu nedenle, bir Bayes analizi, istenirse önceki bilgileri resmi bir şekilde dahil etme esnekliği ile klasik yöntemin bir genellemesi olarak görülebilir.
Bayes teoremi nerede kullanılır
Bayes teoremi nedir
Bayes teoremi PDF
Thomas Bayes
Bayesian istatistik
Bayes Teoremi Örnek
Bayes teoremi Makine Öğrenmesi
Bayes teoremi ekşi
Bayes analizleri güven aralıkları üretmek yerine güvenilir aralıklar üretir (bazen olasılık aralıkları olarak adlandırılır ve Bölüm 38’de açıklanan güvenilirlik aralığı ile karıştırılmamalıdır). Bayes analizinden elde edilen %95 güvenilir aralık, gerçek miktarın aralık içinde olma olasılığı %95’e eşit olacak şekilde, sonsal dağılımın bir özetidir. Bu, belirsizliği ifade etmenin özellikle sezgisel bir yoludur ve Bayes analizinin en çekici yönlerinden de biridir.
Bayes analizinden sonra bilinmeyen miktar hakkında daha fazla açıklama yapabiliriz. Özellikle, miktarın belirtilen herhangi bir aralıkta olma olasılığını belirtebiliriz. Örneğin, miktarın sıfırdan küçük (veya sıfırdan büyük) olma olasılığını belirtebiliriz. Bu biraz p değerine benzer, ancak yorumu için boş bir hipotez gerektirmediğinden de daha doğrudan bir ifadedir.
Bayes meta-analizinin tartışmalı yönü, önceki dağılımın kaynağıdır. Uygulamada, birkaç farklı önceki dağılım genellikle karşılaştırılır. Eğer çok farklı önsel dağılımların tümü aynı sonsal dağılıma yol açıyorsa, o zaman verilerin herhangi bir a priori inancın üstesinden gelmek için yeterince ikna edici olduğu sonucuna varabiliriz ve analiz sağlam olarak kabul edilebilir. Bununla birlikte, eğer öncül etkiliyse, bu genellikle yetersiz veri olduğu anlamına gelir ve hem Bayes hem de klasik bir meta-analiz biraz dikkatle yorumlanmalıdır.
Sonsal dağıtımı üretmek için önceki dağıtım ve verilerin kombinasyonu, hesaplama açısından çok talepkardır. Bayesci yöntemlerin yalnızca son yıllarda öne çıkmasının nedeni kısmen budur. Bayesian analizlerini gerçekleştirmek için artık esnek yazılımlar, özellikle WinBUGS yazılımı mevcuttur. Aslında, bu yazılım o kadar esnektir ki, çok karmaşık meta-analiz modelleri klasik bir çerçeveye göre çok daha kolay bir şekilde yerleştirilebilir. Bu nedenle, Bayes yöntemleri kullanılarak üstlenilen daha fazla meta-analiz görmeyi ve uyguladıkları modellerin giderek daha karmaşık hale gelmesini bekliyoruz.
ÖZET NOKTALAR
- Temel ters varyans yaklaşımı meta-analiz, çok büyük problem sınıflarına uygulanabilir. İhtiyacımız olan tek şey bir nokta tahmini ve her çalışmadan elde edilen varyans.
- Dahil edilen her çalışmadan elde edilen ham verileri kullanan meta analizler, en azından tıbbi alanda, genellikle bireysel hasta verileri meta analizleri olarak adlandırılır. Bunlar yöntemlerde rakipsiz esneklik sunar.
- Bayes yöntemleri, istatistiklere farklı felsefi yaklaşımlara dayanmaktadır. Bayes analizlerinin sonuçları çekici bir yoruma sahiptir ve meta-analiz veri kümelerine daha karmaşık modellerin yerleştirilmesine kolaylıkla izin verirler, ancak bunlar özel yazılım gerektirir ve her parametre için önceden bir dağılımın belirtilmesini gerektirir.
Diğer Yöntemler
Şimdiye kadar, her çalışmadan varyansı ile birlikte bir etki büyüklüğü tahmini elde etmeye dayalı olarak meta-analiz için belirli bir yaklaşıma odaklandık. Bu etki tahminleri, ağırlıklar olarak ters varyanslar ile ağırlıklı bir ortalama kullanılarak çalışmalar arasında birleştirilir. Bu Bölümde bazı alternatif yaklaşımları da ele alıyoruz.
Etki büyüklüklerinden ziyade p-değerlerini birleştirmeye dayalı yöntemleri ve ayrıca her bir çalışmada etki yönüne dayalı bir yöntemi (etkinin büyüklüğünü göz ardı ederek) tartışıyoruz. Bu yöntemlerin nasıl çalıştığını açıklıyor, sınırlamalarını ana hatlarıyla belirtiyor ve bunları uygulamanın ne zaman uygun olabileceğini de tartışıyoruz.
İkili (ikili) sonuç verileri için diğer yöntemleri tartışıyoruz. Bunlar, Mantel-Haenszel yöntemlerini ve yaygın olarak Peto yöntemi olarak bilinen “tek adımlı” bir yöntemi de içerir.
Son olarak, özellikle Hunter ve Schmidt’e bağlı olarak birçok kişi tarafından psikometrik meta-analiz olarak bilinen bir yöntemi detaylandırarak, korelasyonel veriler için diğer yöntemleri de tartışıyoruz.
Yön ve p-Değerlerine Dayalı Meta-Analiz Yöntemleri
Bu ciltte, neredeyse yalnızca etki büyüklüklerinin meta-analizine odaklandık. Son yirmi yılda yayınlanan meta-analizlerin ezici çoğunluğu, etki büyüklüklerinin meta-analizleri olduğundan, bu mevcut uygulamayı yansıtmaktadır. Etki büyüklüklerinin bir meta-analizi, etkinin büyüklüğünü ele alır, ki bu bizim umursadığımız şeydir. Buna karşılık, p değerlerinin bir meta-analizi bize sadece etkinin muhtemelen sıfır olmadığını da söyler.
Bununla birlikte, etki büyüklüklerinin meta analizinin mümkün olmadığı durumlar vardır ve bu durumlarda tek seçenek boş bir hipotezi test etmek olabilir. Bu bölümde, bu amaç için birkaç seçenek özetliyor ve bunların nerede kullanılabileceğini de açıklıyoruz.
Bayes teoremi ekşi Bayes teoremi Makine Öğrenmesi Bayes teoremi nedir Bayes Teoremi nerede kullanılır Bayes teoremi örnek Bayes teoremi PDF Bayesian istatistik Thomas Bayes