Sökning: WFRF:(Bodnar Taras) >
Practical aspects o...
-
Bodnar, Olga
(författare)
Practical aspects of Bayesian multivariate meta-analysis : [Практичні аспекти Байєсівського багатовимірного мета-аналізу]
- Artikel/kapitelEngelska2022
Förlag, utgivningsår, omfång ...
-
2022-12-29
-
National Scientific Centre Institute of Metrology,2022
-
printrdacarrier
Nummerbeteckningar
-
LIBRIS-ID:oai:DiVA.org:su-216968
-
https://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:su:diva-216968URI
-
https://doi.org/10.24027/2306-7039.4.2022.276300DOI
Kompletterande språkuppgifter
-
Språk:engelska
-
Sammanfattning på:engelska &ukrainska
Ingår i deldatabas
Klassifikation
-
Ämneskategori:ref swepub-contenttype
-
Ämneskategori:art swepub-publicationtype
Anmärkningar
-
Multivariate meta-analysis is a mostly used approach when multivariate results of several studies are pooled together. The multivariate model of random effects provides a tool to perform the multivariate meta-analysis in practice. In this paper, we discuss Bayesian inference procedures derived for the multivariate model of random effects when the model parameters are endowed with two non-informative priors: the Berger-Bernardo reference prior and the Jeffreys prior. Moreover, two Metropolis-Hastings algorithms are presented, and their convergence properties are analysed via simulations.
-
При обробці результатів фізичних, хімічних або медико-біологічних експериментів часто доводиться об’єднувати багатовимірні результати декількох досліджень. У цьому випадку кожне окреме дослідження виконує вимірювання кількох характеристик одночасно, і, таким чином, його результат складається з кількох виміряних значень, які повідомляються разом із коваріаційною матрицею між ними. Ця матриця надає інформацію не лише про невизначеності вимірювання, але й представляє структуру залежності між обчисленими значеннями. Тому застосування однофакторного мета-аналізу для кожної виміряної характеристики окремо призводить до втрати інформації, пов’язаної зі структурою залежності результатів вимірювання. Обґрунтовано можливість усунення цього недоліку на основі багатовимірного мета-аналізу, у рамках якого застосовується багатофакторна модель випадкових ефектів та Байєсівські методи. Обговорюються процедури Байєсівського аналізу, отримані для багатовимірної моделі випадкових ефектів, коли параметри моделі наділені двома неінформативними пріорами: пріором Бергера-Бернардо та пріором Джеффріса. Представлено два алгоритми Метрополіса-Гастінгса для генерації вибірок з апостеріорного розподілу, та проаналізовано їхні властивості збіжності за допомогою нумеричних методів. Наведено висновки щодо властивостей конвергенції побудованих ланцюгів Маркова, які були досліджені за допомогою нумеричних методів.
Ämnesord och genrebeteckningar
Biuppslag (personer, institutioner, konferenser, titlar ...)
-
Bodnar, TarasStockholms universitet,Matematiska institutionen(Swepub:su)tbodn
(författare)
-
Stockholms universitetMatematiska institutionen
(creator_code:org_t)
Sammanhörande titlar
-
Ingår i:Ukrainian Metrological Journal: National Scientific Centre Institute of Metrology2022:4, s. 7-112306-70392522-1345
Internetlänk
Hitta via bibliotek
Till lärosätets databas