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可靠性统计与预测校准

重复的隐式目标名称:“可靠性和预测校准统计”。

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可靠性统计与预测校准

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可靠性统计与预测校准

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重新参数化Weibull加速失效时间模型

贝叶斯参数生存分析的先前示例笔记本中,介绍了两种不同的加速失效时间(AFT)模型:Weibull 和 对数线性。在本笔记本中,我们介绍了 Weibull AFT 模型的三种不同参数化方法。

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重新参数化Weibull加速失效时间模型

贝叶斯参数生存分析的先前示例笔记本中,介绍了两种不同的加速失效时间(AFT)模型:Weibull 和 对数线性。在本笔记本中,我们介绍了 Weibull AFT 模型的三种不同参数化方法。

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重新参数化Weibull加速失效时间模型

贝叶斯参数生存分析的先前示例笔记本中,介绍了两种不同的加速失效时间(AFT)模型:Weibull 和 对数线性。在本笔记本中,我们介绍了 Weibull AFT 模型的三种不同参数化方法。

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重新参数化Weibull加速失效时间模型

贝叶斯参数生存分析的先前示例笔记本中,介绍了两种不同的加速失效时间(AFT)模型:Weibull 和 对数线性。在本笔记本中,我们介绍了 Weibull AFT 模型的三种不同参数化方法。

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贝叶斯生存分析

生存分析研究事件发生时间分布。其应用跨越医学、生物学、工程学和社会科学等多个领域。本教程展示了如何使用PyMC在Python中拟合和分析贝叶斯生存模型。

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贝叶斯生存分析

生存分析研究事件发生时间分布。其应用跨越医学、生物学、工程学和社会科学等多个领域。本教程展示了如何使用PyMC在Python中拟合和分析贝叶斯生存模型。

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贝叶斯生存分析

生存分析研究事件发生时间分布。其应用跨越医学、生物学、工程学和社会科学等多个领域。本教程展示了如何使用PyMC在Python中拟合和分析贝叶斯生存模型。

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生存分析研究事件发生时间分布。其应用跨越医学、生物学、工程学和社会科学等多个领域。本教程展示了如何使用PyMC在Python中拟合和分析贝叶斯生存模型。

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带有截断或删失数据的贝叶斯回归

该笔记本提供了一个示例,展示了当您的结果变量被截断或截断时如何进行线性回归。

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带有截断或删失数据的贝叶斯回归

该笔记本提供了一个示例,展示了当您的结果变量被截断或截断时如何进行线性回归。

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该笔记本提供了一个示例,展示了当您的结果变量被截断或截断时如何进行线性回归。

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该笔记本提供了一个示例,展示了当您的结果变量被截断或截断时如何进行线性回归。

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删失数据模型

这个关于贝叶斯生存分析的示例笔记本 涉及到了审查数据的要点。审查 是一种缺失数据问题,其中大于某个阈值的观测值被裁剪到该阈值,或小于某个阈值的观测值被裁剪到该阈值,或两者兼有。这些分别称为右审查、左审查和区间审查。在这个示例笔记本中,我们考虑区间审查。

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删失数据模型

这个关于贝叶斯生存分析的示例笔记本 涉及到了审查数据的要点。审查 是一种缺失数据问题,其中大于某个阈值的观测值被裁剪到该阈值,或小于某个阈值的观测值被裁剪到该阈值,或两者兼有。这些分别称为右审查、左审查和区间审查。在这个示例笔记本中,我们考虑区间审查。

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