Drawing inferences from clinical studies with missing values using genetic algorithm

Missing data problem degrades the statistical power of any analysis made in clinical studies. To infer valid results from such studies, suitable method is required to replace the missing values. There is no method which can be universally applicable for handling missing values and the main objective...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	International journal of bioinformatics research and applications Ročník 10; číslo 6; s. 613
Hlavní autoři:	Priya, R Devi, Kuppuswami, S
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Switzerland 2014
Témata:	Algorithms Bayes Theorem Clinical Trials as Topic - methods Computer Simulation Epidemiologic Research Design Models, Genetic Models, Statistical Research Design Sample Size Bayesian genetic algorithms MCAR discrete attributes bioinformatics clinical studies continuous attributes missing at random missing completely at random BGA MAR missing values
ISSN:	1744-5485
On-line přístup:	Zjistit podrobnosti o přístupu
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!