效应量(Effect Size):在meta分析中,每个独立研究的效应量是衡量其结果的指标,例如平均差异、相对风险、标准化均值差等,用于反映所研究现象的效果大小。 权重(Weighting):不同研究对于meta分析的总体效应有不同的贡献,权重用于衡量这种贡献。通常,研究的样本量越大,权重越高。权重可以通过研究的样本量计算得出。 固定...
2) 不管是哪一类方法,都需要超参数。 针对以上两点,该文的motivation就是能否设计一个自适应的且不需要超参数的reweighting方法,即找到一种从loss到weight的映射关系。 三 文章方法 Meta-Weighting-Net (MW-Net) 3.1 key idea 为了提出这样一个自适应的且不需要超参数的reweighting方法,文章的主要想法是用MLP来充当...
调用其结果即可得到变量的“相对重要性”值 plot(res, type = “s”)# 以图的形式表现“相对重要性” 2.1.3 变量的相对重要性 按照Viechtbauer的演示,可以通过如下代码整理各变量的相对重要性 mmi <- as.data.frame(coef(res, varweighting = "Johnson")) mmi <- data.frame(Estimate = mmi$Est, SE =...
我们可以分别计算3个pairwise Meta分析合并值和相应方差,即: 此时对于dBC来说有两个估计来源,即直接比较和间接比较,使得我们需要对其进行合并,例如使用倒方差加权(inverse-variance weighting, IV): 同理,我们也可以计算出其余两对比较的合并值。此时相比于最开始不一致的3个直接比较而言,我们得到了3个一致的合并值。
此时对于dBC来说有两个估计来源,即直接比较和间接比较,使得我们需要对其进行合并,例如使用倒方差加权(inverse-variance weighting, IV): 同理,我们也可以计算出其余两对比较的合并值。此时相比于最开始不一致的3个直接比较而言,我们得到了3个一致的...
此时对于dBC来说有两个估计来源,即直接比较和间接比较,使得我们需要对其进行合并,例如使用倒方差加权(inverse-variance weighting, IV): 同理,我们也可以计算出其余两对比较的合并值。此时相比于最开始不一致的3个直接比较而言,我们得到了3个一致的合并值。尽管整个过程需要重复3次,但是我们仍然可以通过简单的计算机程...
殊途同归,并无大的区别。名字不一样而已,玩的都是文字游戏。不信你看~你可以说元学习是强调从不同...
3、e meta command uses inverse-variance weighting to calculate xed and random effects summary estimates, and, optionally, to produce a forest plot. The main difference in using the meta command (compared to the metan command) is that we require variables containing the effect estimate and its ...
另外,meta分析还存在一种特殊的偏倚,叫作权重偏倚(weighting bias),是由于使用不恰当的权重而引起的偏倚。唐金陵的一项研究发现,使用不同的权重方法有可能做出完全相反的结论。例如,一个有6个原始研究的meta分析显示,使用率差时合并的结果为-6.5%,p<0.01,使用率比时合并的结果为2%,p>0.05。权重偏倚的原因是由于不...
NeurIPS'19: Meta-Weight-Net: Learning an Explicit Mapping For Sample Weighting (Pytorch implementation for noisy labels). - GitHub - xjtushujun/meta-weight-net: NeurIPS'19: Meta-Weight-Net: Learning an Explicit Mapping For Sample Weighting (Pytorch imple