例解贝叶斯Meta分析基于R语言

参考文献

第四节 R语言函数小结

第三节 bayesmeta包拟合随机效应贝叶斯Meta分析模型

第二节 实现DIRECT算法的bayesmeta包

第一节 DIRECT算法

第二十六章 基于DIRECT算法的贝叶斯Meta分析

参考文献

第五节 R语言函数小结

第四节 meta4diag包在诊断性试验Meta分析中的应用

第三节 nmaINLA包在网络Meta分析中的应用

第二节 基于INLA算法的Meta分析包

第一节 实例数据

第二十五章 基于INLA算法的贝叶斯Meta分析

基于其他算法的贝叶斯Meta分析篇

参考文献

第六节 R语言函数小结

第五节 剂量-反应数据的贝叶斯网络Meta分析

第四节 重复测量数据的贝叶斯网络Meta分析

第三节 无序多分类数据的贝叶斯网络Meta分析

第二节 生存数据的贝叶斯网络Meta分析

第一节 实例数据

第二十四章 特殊数据的贝叶斯网络Meta分析

参考文献

第六节 R语言函数小结

第五节 杠杆图

第四节 残差图

第三节 排秩图

第二节 森林图

第一节 网络结构图

第二十三章 贝叶斯网络Meta分析相关图形的绘制

参考文献

第五节 R语言函数小结

第四节 分割节点模型

第三节 比较模型拟合度

第二节 不一致性相关概念及模型

第一节 实例数据

第二十二章 贝叶斯网络Meta分析的不一致性检验

参考文献

第六节 R语言函数小结

第五节 注意事项

第四节 bnma包拟合贝叶斯网络Meta回归模型

第三节 拟合贝叶斯网络Meta回归模型的R软件扩展包

第二节 贝叶斯网络Meta回归模型

第一节 实例数据

第二十一章 网络Meta回归

参考文献

第六节 R语言函数小结

第五节 计数数据的贝叶斯网络Meta分析

第四节 连续型数据的贝叶斯网络Meta分析

第三节 二分类数据的贝叶斯网络Meta分析

第二节 基于臂建模策略拟合模型的R软件扩展包

第一节 实例数据

第二十章 基于臂建模策略的贝叶斯网络Meta分析

参考文献

第六节 R语言函数小结

第五节 计数数据的贝叶斯网络Meta分析

第四节 连续型数据的贝叶斯网络Meta分析

第三节 二分类数据的贝叶斯网络Meta分析

第二节 基于对比建模策略拟合模型的R软件扩展包

第一节 实例数据

第十九章 基于对比建模策略的贝叶斯网络Meta分析

参考文献

第十节 贝叶斯网络Meta分析策略的注意事项

第九节 贝叶斯网络Meta的分析工具

第八节 网络Meta分析的分析策略

第七节 网络Meta分析的建模策略

第六节 网络Meta分析的建模数据

第五节 网络Meta分析的核心统计模型

第四节 网络Meta分析的基本原理

第三节 网络Meta分析的基本假设

第二节 网络Meta分析的基本概念

第一节 实例数据

第十八章 贝叶斯网络Meta分析的基本原理与模型

网络Meta分析篇

参考文献

第四节 R语言函数小结

第三节 整合双臂试验与单臂试验证据

第二节 整合随机试验与非随机试验证据

第一节 实例数据

第十七章 合并不同设计类型研究数据的贝叶斯Meta分析

参考文献

第六节 R语言函数小结

第五节 基于随机人群的遗传关联性研究Meta分析

第四节 基于病例对照研究设计的遗传关联性研究Meta分析

第三节 遗传关联性研究的无遗传模型Meta分析策略

第二节 遗传关联性研究经典Meta分析策略

第一节 实例数据

第十六章 遗传关联性研究贝叶斯Meta分析

参考文献

第五节 R语言函数小结

第四节 双变量条件二项式-尺度混合正态分布模型

第三节 双变量二项式-正态分布模型

第二节 诊断性试验基本评价指标及计算方法

第一节 实例数据

第十五章 诊断性试验贝叶斯Meta分析

参考文献

第五节 R语言函数小结

第四节 多测量结局数据的多元Meta分析

第三节 二分类数据的多元Meta分析

第二节 多元Meta分析模型

第一节 实例数据

第十四章 多元贝叶斯Meta分析的基本原理与模型

多变量Meta分析篇

参考文献

第六节 R语言函数小结

第五节 图形文件保存到本地硬盘

第四节 马尔可夫链收敛性诊断相关图形

第三节 漏斗图

第二节 森林图

第一节 实例数据

第十三章 单变量贝叶斯Meta分析相关图形的绘制

参考文献

第六节 R语言函数小结

第五节 注意事项

第四节 runjags包拟合随机效应Meta回归模型

第三节 R2jags包拟合随机效应Meta回归模型

第二节 Meta回归分析模型

第一节 实例数据

第十二章 贝叶斯Meta回归分析

参考文献

第五节 R语言函数小结

第四节 设立对照的前后测量数据Meta分析

第三节 基于Emax模型的纵向数据Meta分析

第二节 纵向数据的Meta分析策略

第一节 实例数据

第十一章 纵向数据的贝叶斯Meta分析

参考文献

第五节 R语言函数小结

第四节 缺失测量结局连续型数据的贝叶斯Meta分析

第三节 缺失测量结局二分类数据的贝叶斯Meta分析

第二节 缺失数据的Meta分析策略

第一节 实例数据

第十章 缺失数据的贝叶斯Meta分析

参考文献

第六节 R函数小结

第五节 稀疏研究的Meta分析

第四节 贝塔-二项式模型

第三节 二项式-正态层次模型

第二节 稀疏二分类数据的Meta分析策略

第一节 实例数据

第九章 稀疏数据的贝叶斯Meta分析

参考文献

第六节 R语言函数小结

第五节 单臂试验连续型数据的贝叶斯Meta分析

第四节 单臂试验计数数据的贝叶斯Meta分析

第三节 单臂试验二分类数据的贝叶斯Meta分析

第二节 单臂研究数据的贝叶斯Meta分析策略

第一节 实例数据

第八章 单臂研究数据的贝叶斯Meta分析

参考文献

第六节 R语言函数小结

第五节 效应指标为风险比的贝叶斯Meta分析

第四节 效应指标为中位生存期的贝叶斯Meta分析

第三节 效应指标为时点生存率的贝叶斯Meta分析

第二节 生存数据的Meta分析策略

第一节 实例数据

第七章 生存数据的贝叶斯Meta分析

参考文献

第五节 R语言函数小结

第四节 基于泊松-正态分布层次模型的计数数据贝叶斯Meta分析

第三节 基于正态-正态分布层次模型的计数数据贝叶斯Meta分析

第二节 计数数据的Meta分析策略

第一节 实例数据

第六章 计数数据的贝叶斯Meta分析

参考文献

第五节 R语言函数小结

第四节 基于一步法的有序数据贝叶斯Meta分析

第三节 基于两步法的有序数据贝叶斯Meta分析

第二节 有序数据的Meta分析策略

第一节 实例数据

第五章 有序数据的贝叶斯Meta分析

参考文献

第五节 R语言函数小结

第四节 效应指标为标化均数差的贝叶斯Meta分析

第三节 效应指标为均数差的连续型数据贝叶斯Meta分析

第二节 连续型数据贝叶斯Meta分析策略

第一节 实例数据

第四章 连续型数据的贝叶斯Meta分析

参考文献

第六节 R语言函数小结

第五节 效应指标为率差的二分类数据贝叶斯Meta分析

第四节 效应指标为危险比的二分类数据贝叶斯Meta分析

第三节 效应指标为比值比的二分类数据贝叶斯Meta分析

第二节 二分类数据贝叶斯Meta分析策略

第一节 实例数据

第三章 二分类数据的贝叶斯Meta分析

单变量Meta分析篇

参考文献

第四节 R语言函数小结

第三节 R应用于贝叶斯Meta分析软件包

第二节 数据管理

第一节 概述

第二章 R软件应用入门

参考文献

第五节 R语言函数小结

第四节 贝叶斯Meta分析模型

第三节 贝叶斯统计的常见算法

第二节 贝叶斯统计学基础

第一节 贝叶斯方法概述

第一章 贝叶斯Meta分析基础知识

基础篇

前言

版权信息

封面

封面

版权信息

前言

基础篇

第一章 贝叶斯Meta分析基础知识

第一节 贝叶斯方法概述

第二节 贝叶斯统计学基础

第三节 贝叶斯统计的常见算法

第四节 贝叶斯Meta分析模型

第五节 R语言函数小结

参考文献

第二章 R软件应用入门

第一节 概述

第二节 数据管理

第三节 R应用于贝叶斯Meta分析软件包

第四节 R语言函数小结

参考文献

单变量Meta分析篇

第三章 二分类数据的贝叶斯Meta分析

第一节 实例数据

第二节 二分类数据贝叶斯Meta分析策略

第三节 效应指标为比值比的二分类数据贝叶斯Meta分析

第四节 效应指标为危险比的二分类数据贝叶斯Meta分析

第五节 效应指标为率差的二分类数据贝叶斯Meta分析

第六节 R语言函数小结

参考文献

第四章 连续型数据的贝叶斯Meta分析

第一节 实例数据

第二节 连续型数据贝叶斯Meta分析策略

第三节 效应指标为均数差的连续型数据贝叶斯Meta分析

第四节 效应指标为标化均数差的贝叶斯Meta分析

第五节 R语言函数小结

参考文献

第五章 有序数据的贝叶斯Meta分析

第一节 实例数据

第二节 有序数据的Meta分析策略

第三节 基于两步法的有序数据贝叶斯Meta分析

第四节 基于一步法的有序数据贝叶斯Meta分析

第五节 R语言函数小结

参考文献

第六章 计数数据的贝叶斯Meta分析

第一节 实例数据

第二节 计数数据的Meta分析策略

第三节 基于正态-正态分布层次模型的计数数据贝叶斯Meta分析

第四节 基于泊松-正态分布层次模型的计数数据贝叶斯Meta分析

第五节 R语言函数小结

参考文献

第七章 生存数据的贝叶斯Meta分析

第一节 实例数据

第二节 生存数据的Meta分析策略

第三节 效应指标为时点生存率的贝叶斯Meta分析

第四节 效应指标为中位生存期的贝叶斯Meta分析

第五节 效应指标为风险比的贝叶斯Meta分析

第六节 R语言函数小结

参考文献

第八章 单臂研究数据的贝叶斯Meta分析

第一节 实例数据

第二节 单臂研究数据的贝叶斯Meta分析策略

第三节 单臂试验二分类数据的贝叶斯Meta分析

第四节 单臂试验计数数据的贝叶斯Meta分析

第五节 单臂试验连续型数据的贝叶斯Meta分析

第六节 R语言函数小结

参考文献

第九章 稀疏数据的贝叶斯Meta分析

第一节 实例数据

第二节 稀疏二分类数据的Meta分析策略

第三节 二项式-正态层次模型

第四节 贝塔-二项式模型

第五节 稀疏研究的Meta分析

第六节 R函数小结

参考文献

第十章 缺失数据的贝叶斯Meta分析

第一节 实例数据

第二节 缺失数据的Meta分析策略

第三节 缺失测量结局二分类数据的贝叶斯Meta分析

第四节 缺失测量结局连续型数据的贝叶斯Meta分析

第五节 R语言函数小结

参考文献

第十一章 纵向数据的贝叶斯Meta分析

第一节 实例数据

第二节 纵向数据的Meta分析策略

第三节 基于Emax模型的纵向数据Meta分析

第四节 设立对照的前后测量数据Meta分析

第五节 R语言函数小结

参考文献

第十二章 贝叶斯Meta回归分析

第一节 实例数据

第二节 Meta回归分析模型

第三节 R2jags包拟合随机效应Meta回归模型

第四节 runjags包拟合随机效应Meta回归模型

第五节 注意事项

第六节 R语言函数小结

参考文献

第十三章 单变量贝叶斯Meta分析相关图形的绘制

第一节 实例数据

第二节 森林图

第三节 漏斗图

第四节 马尔可夫链收敛性诊断相关图形

第五节 图形文件保存到本地硬盘

第六节 R语言函数小结

参考文献

多变量Meta分析篇

第十四章 多元贝叶斯Meta分析的基本原理与模型

第一节 实例数据

第二节 多元Meta分析模型

第三节 二分类数据的多元Meta分析

第四节 多测量结局数据的多元Meta分析

第五节 R语言函数小结

参考文献

第十五章 诊断性试验贝叶斯Meta分析

第一节 实例数据

第二节 诊断性试验基本评价指标及计算方法

第三节 双变量二项式-正态分布模型

第四节 双变量条件二项式-尺度混合正态分布模型

第五节 R语言函数小结

参考文献

第十六章 遗传关联性研究贝叶斯Meta分析

第一节 实例数据

第二节 遗传关联性研究经典Meta分析策略

第三节 遗传关联性研究的无遗传模型Meta分析策略

第四节 基于病例对照研究设计的遗传关联性研究Meta分析

第五节 基于随机人群的遗传关联性研究Meta分析

第六节 R语言函数小结

参考文献

第十七章 合并不同设计类型研究数据的贝叶斯Meta分析

第一节 实例数据

第二节 整合随机试验与非随机试验证据

第三节 整合双臂试验与单臂试验证据

第四节 R语言函数小结

参考文献

网络Meta分析篇

第十八章 贝叶斯网络Meta分析的基本原理与模型

第一节 实例数据

第二节 网络Meta分析的基本概念

第三节 网络Meta分析的基本假设

第四节 网络Meta分析的基本原理

第五节 网络Meta分析的核心统计模型

第六节 网络Meta分析的建模数据

第七节 网络Meta分析的建模策略

第八节 网络Meta分析的分析策略

第九节 贝叶斯网络Meta的分析工具

第十节 贝叶斯网络Meta分析策略的注意事项

参考文献

第十九章 基于对比建模策略的贝叶斯网络Meta分析

第一节 实例数据

第二节 基于对比建模策略拟合模型的R软件扩展包

第三节 二分类数据的贝叶斯网络Meta分析

第四节 连续型数据的贝叶斯网络Meta分析

第五节 计数数据的贝叶斯网络Meta分析

第六节 R语言函数小结

参考文献

第二十章 基于臂建模策略的贝叶斯网络Meta分析

第一节 实例数据

第二节 基于臂建模策略拟合模型的R软件扩展包

第三节 二分类数据的贝叶斯网络Meta分析

第四节 连续型数据的贝叶斯网络Meta分析

第五节 计数数据的贝叶斯网络Meta分析

第六节 R语言函数小结

参考文献

第二十一章 网络Meta回归

第一节 实例数据

第二节 贝叶斯网络Meta回归模型

第三节 拟合贝叶斯网络Meta回归模型的R软件扩展包

第四节 bnma包拟合贝叶斯网络Meta回归模型

第五节 注意事项

第六节 R语言函数小结

参考文献

第二十二章 贝叶斯网络Meta分析的不一致性检验

第一节 实例数据

第二节 不一致性相关概念及模型

第三节 比较模型拟合度

第四节 分割节点模型

第五节 R语言函数小结

参考文献

第二十三章 贝叶斯网络Meta分析相关图形的绘制

第一节 网络结构图

第二节 森林图

第三节 排秩图

第四节 残差图

第五节 杠杆图

第六节 R语言函数小结

参考文献

第二十四章 特殊数据的贝叶斯网络Meta分析

第一节 实例数据

第二节 生存数据的贝叶斯网络Meta分析

第三节 无序多分类数据的贝叶斯网络Meta分析

第四节 重复测量数据的贝叶斯网络Meta分析

第五节 剂量-反应数据的贝叶斯网络Meta分析

第六节 R语言函数小结

参考文献

基于其他算法的贝叶斯Meta分析篇

第二十五章 基于INLA算法的贝叶斯Meta分析

第一节 实例数据

第二节 基于INLA算法的Meta分析包

第三节 nmaINLA包在网络Meta分析中的应用

第四节 meta4diag包在诊断性试验Meta分析中的应用

第五节 R语言函数小结

参考文献

第二十六章 基于DIRECT算法的贝叶斯Meta分析

第一节 DIRECT算法

第二节 实现DIRECT算法的bayesmeta包

第三节 bayesmeta包拟合随机效应贝叶斯Meta分析模型

第四节 R语言函数小结

参考文献