ترجمه فارسی مقاله یک رویکرد درختان طبقه‌بندی بیزی برای تغییر اثر درمان با عدم انطباق

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

عنوان مقاله به انگلیسی A Bayesian Classification Trees Approach to Treatment Effect Variation with Noncompliance
عنوان مقاله به فارسی یک رویکرد درختان طبقه‌بندی بیزی برای تغییر اثر درمان با عدم انطباق
نویسندگان Jared D. Fisher, David W. Puelz, Sameer K. Deshpande
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 24
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Applications,Methodology,Machine Learning,برنامه ها , روش شناسی , یادگیری ماشین ,
توضیحات Submitted 26 August, 2024; v1 submitted 14 August, 2024; originally announced August 2024. , Comments: 24 pages, 8 figures
توضیحات به فارسی ارسال شده در 26 اوت 2024 ؛V1 ارسال شده در 14 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد ، نظرات: 24 صفحه ، 8 شکل
اطلاعات بیشتر از این مقاله در پایگاه های علمی INSPIRE HEP
NASA ADS
Google Scholar
Semantic Scholar

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

چکیده

Estimating varying treatment effects in randomized trials with noncompliance is inherently challenging since variation comes from two separate sources: variation in the impact itself and variation in the compliance rate. In this setting, existing flexible machine learning methods are highly sensitive to the weak instruments problem, in which the compliance rate is (locally) close to zero. Our main methodological contribution is to present a Bayesian Causal Forest model for binary response variables in scenarios with noncompliance. By repeatedly imputing individuals' compliance types, we can flexibly estimate heterogeneous treatment effects among compliers. Simulation studies demonstrate the usefulness of our approach when compliance and treatment effects are heterogeneous. We apply the method to detect and analyze heterogeneity in the treatment effects in the Illinois Workplace Wellness Study, which not only features heterogeneous and one-sided compliance but also several binary outcomes of interest. We demonstrate the methodology on three outcomes one year after intervention. We confirm a null effect on the presence of a chronic condition, discover meaningful heterogeneity impact of the intervention on metabolic parameters though the average effect is null in classical partial effect estimates, and find substantial heterogeneity in individuals' perception of management prioritization of health and safety.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

تخمین اثرات متغیر درمانی در کارآزمایی های تصادفی با عدم رعایت ذاتاً چالش برانگیز است زیرا تنوع از دو منبع جداگانه حاصل می شود: تغییر در خود تأثیر و تغییر در میزان انطباق.در این تنظیم ، روشهای یادگیری انعطاف پذیر موجود در مورد مشکل سازهای ضعیف بسیار حساس هستند ، که در آن میزان انطباق (محلی) نزدیک به صفر است.سهم اصلی روش شناختی ما ارائه یک مدل جنگل علیت بیزی برای متغیرهای پاسخ باینری در سناریوها با عدم رعایت است.با تحمیل مکرر انواع انطباق افراد ، می توانیم به طور انعطاف پذیر اثرات درمانی ناهمگن را در بین سازندگان تخمین بزنیم.مطالعات شبیه سازی سودمندی رویکرد ما را نشان می دهد وقتی که انطباق و اثرات درمانی ناهمگن است.ما از روش برای تشخیص و تجزیه و تحلیل ناهمگونی در اثرات درمانی در مطالعه سلامتی در محل کار ایلینویز استفاده می کنیم ، که نه تنها دارای انطباق ناهمگن و یک طرفه بلکه چندین نتیجه باینری مورد علاقه است.ما یک سال پس از مداخله روش را در سه نتیجه نشان می دهیم.ما تأثیر تهی در حضور یک وضعیت مزمن تأیید می کنیم ، تأثیر ناهمگونی معنی دار مداخله بر پارامترهای متابولیکی را کشف می کنیم ، هرچند که اثر متوسط ​​در برآورد اثر جزئی کلاسیک تهی است ، و ناهمگونی قابل توجهی در درک افراد از اولویت بندی مدیریت سلامت و ایمنی می یابدبشر

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.