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使用高斯方法进行长期增长预测。

Longer-term growth prediction using GAUSS.

作者信息

Schneiderman E D, Willis S M, Kowalski C J, Ten Have T R

机构信息

Department of Oral and Maxillofacial Surgery, Baylor College of Dentistry, Dallas, TX 75246.

出版信息

Comput Biol Med. 1993 Mar;23(2):149-54. doi: 10.1016/0010-4825(93)90146-r.

DOI:10.1016/0010-4825(93)90146-r
PMID:8513666
Abstract

In several areas of biomedicine, one needs to predict future measurements for a growing individual on the basis of longitudinal data. Here we consider the problem of estimating the values of a given measurement for a particular individual at T-T* points in time, given T* observations on that individual, and all T values for a sample of N "similar" individuals. This extends our previous discussion [Schneiderman et al., Comput. Biol. Med. 22, 181-188 (1992)], which was limited to the case T* = T-1, to longer-term predictions. We again make a user-friendly GAUSS program available to perform the associated computations. Examples illustrating the use of the program and the accuracy of the predictions it provides are included.

摘要

在生物医学的多个领域,人们需要根据纵向数据预测成长中个体未来的测量值。在此,我们考虑这样一个问题:给定某个体的(T^)次观测值,以及(N)个“相似”个体样本的所有(T)次测量值,估计该特定个体在(T - T^)个时间点上给定测量值的值。这将我们之前的讨论[施奈德曼等人,《计算机生物学与医学》22,181 - 188(1992)](该讨论仅限于(T^* = T - 1)的情况)扩展到了更长期的预测。我们再次提供一个用户友好的GAUSS程序来执行相关计算。文中包含了说明该程序使用方法及其所提供预测准确性的示例。

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