Qué Causa El Error Estándar De La Tasa De Incidencia Y Cómo Solucionarlo

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    Si está localizando el mensaje de error de frecuencia de incidencia estándar, este artículo es de ayuda.

    error estándar de la relación de la tasa de incidencia

    Relación de riesgo

    Para un estudio que estudia los virus informáticos curados después de una apendicectomía accidental, el riesgo real de infección de la herida por cada grupo se estima en base a la incidencia final. El riesgo relativo (o relación de posibilidades) es una forma intuitiva de comparar los riesgos de 4 grupos. Simplemente divida el incidente acumulativo en un grupo desprotegido en particular por la bola de nieve en el grupo:

    ¿Cómo calcula la persona el error estándar de la proporción de riesgo?

    El riesgo relativo o la parte del riesgo se define en gran medida como$$theta=mathrmRR=dfracdfracp_11p_11+p_12dfracp_21p_21+p_22=dfracp_11cdot (p_21+p_22)p_21cdot (p_11+p_12)$$Por ejemplo, nos gustaría obtener la varianza asociada a través de $theta$. Versión multivariada de su método delta:$$mathrmVar(hattheta)approx nabla f(p_11, p_12, p_21, p_22)cdot mathrmCov(p_11, p_12, p_21, p_22)cdot nabla f(p_11, p_12, p_21, p_22)^ j$$Donde $nabla$ siempre ha sido definitivamente el vector gradiente. Es decir:$$nabla f(p_11, p_12, p_21, p_22) = left(fracparcial fparcial,p_11, ldots,fracparcial fparcial,p_22right)$$queremos disfrutar$$mathrmVar(log(mathrmRR))=mathrmVarleft[logleft(fracp_11cdot (p_21+p_22)p_21cdot (p_11+p_12)right)right]$$Considere la función $f$$$f probablemente será left[log(p_11) + log(p_21+p_22) – log(p_21) ~ log(p_11+p_12)right]$$Gradiente $nabla f$$$nabla m = left(fracp_12p_11^2+p_11p_12,-fracp1p_11+p_12,-fracp_22p_21^2+p_21p_22, frac1p_21+p_22right)$$La matriz de varianza-covarianza para una partición polinomial usando $c=4$ categorías es$$Sigma=frac1nizquierda(beginarraycccc left(1-p_11right) p_11 & -p_11 p_12 & -p_11 p_21 & -p_11 p_22 n -p_11 p_12 & left(1-p_12right) p_12 & -p_12 p_21 & -p_12 p_22 n -p_11 p_21 & -p_12 p_21 & left(1-p_21right) p_21 & -p_21 p_22 n -p_11 p_22 & -p_12 p_22 & -p_21 p_22 & left(1-p_22right) p_22 nendarrayDerecha)$$Entonces $nabla f,Sigma$ es igual$$nabla f,Sigma=frac1ntimes left[fracp_12p_11+p_12, -fracp_12p_11+p_12, -fracp_22p_21+p_22, fracp_22p_21+p_22right]$$Ahora mi compañero y yo necesitamos hacer $(nabla f,Sigma)times nabla f^T$ que suele ser lo mismo:$$(nabla f,Sigma)times nabla f^T=frac1ntimes left[-frac1p_11+p_12+frac1p_21-frac1p_21+p_22+frac1p_11right]$$Reemplazar MLE con $widehap_ij=n_ij/n$ finalmente da$$widehatmathrmVar(log(mathrmRR)=left(frac1n_11+frac1n_21right)-left(frac1n_11+n_12+frac1n_21+n_22right)$$Entonces, algún error estándar estimado para probabilidades relativas con respecto a una escala logarítmica$$widehatmathrmSE(log(mathrmRR)=sqrtwidehatmathrmVar(log(mathrmRR)=sqrtleft(frac1n_11+frac1n_21right)-left(frac1n_11+n_12+frac1n_21+n_22 Derecha)$$Por lo tanto, el mayor intervalo de confianza bilateral aproximado de su valor $alpha$ actual para el prospecto relativo está aproximadamente en la escala anterior$$mathrmCI=exp(log(mathrmRR)pm z_1-alpha/2times mathrmSE(log(mathrmRR))$$

    Errores estándar no afectados

    Odds ratio (OR), coeficiente riesgo/seguridad (HR), tasa de incidencia (IRR), más bien, también los cocientes de riesgo relativo (RRR) son transformaciones completamente unidimensionales otras supuestas betas para logística, viven además de la logística polinomial modelos Use mi relación de probabilidades como un escenario principal de cada factor b que tiene la mayoría de las familias.

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    ¿Tiene una computadora que funciona lentamente? Si es así, entonces podría ser el momento de considerar algún software de reparación de Windows. Restoro es fácil de usar y corregirá errores comunes en su PC en poco tiempo. Este software puede incluso recuperar archivos de discos duros dañados o memorias USB dañadas. ¡También tiene la capacidad de eliminar virus con solo hacer clic en un botón!

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  • Datos 1 muestra los detalles y sus valores asignados utilizados para simular los datos. Conjuntos de datos obtenidos de la distribución de Poisson usando mi ecuación. 7. La simulación de γint conectada con un individuo se fija durante log(0.2)=∆1.609, lo que significa que el número total de eventos por unidad de tiempo de este grupo de intervención fue un 80 % menos costoso que en el grupo de control. Los valores utilizados para obtener el preciado tiempo eran valores enteros tomados de algún tipo de distribución uniforme. En los anillos, parte del período de control osciló entre dos y diez años; en la variedad de intervención, osciló entre dos y una multitud de años. Esto imitó los estudios de suicidio previos a la intervención y, por lo tanto, posteriores a la intervención discutidos anteriormente, que tendían a proporcionar más datos informáticos previos a la intervención que posteriores a la intervención actual.

    ¿La tasa de relación es lo mismo que la tasa de incidencia?

    En epidemiología, cómo la relación de frecuencia, llamada relación de densidad de cantidad, también conocida como su relación de incidencia, es una medida entre la comparación de diferencias que se utiliza para comparar la mayoría de las tasas de incidencia que ocurren en un punto determinado.

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    Incidence Rate Ratio Standard Error
    Erreur Standard Du Rapport Du Taux D’incidence
    Коэффициент заболеваемости Стандартная ошибка
    Błąd Standardowy Współczynnika Zachorowalności
    Incidentiepercentage Standaardfout
    Inzidenzratenverhältnis Standardfehler
    Erro Padrão Da Taxa De Incidência
    Errore Standard Del Rapporto Tasso Di Incidenza
    Incidensfrekvensförhållande Standardfel
    발생률 비율 표준 오차

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