We construct an asymptotic prediction interval for the population-wise error rate (PWER), which is a multiple type I error criterion for clinical trials with overlapping patient populations. The PWER is the probability that a randomly selected patient will receive an ineffective treatment. It must usually be estimated due to unknown population strata sizes, such that only an estimate can be controlled at the given significance level. We apply the delta method to find a prediction interval for the resulting true PWER, we demonstrate by simulations that the interval has the required coverage probability, and illustrate the approach with real data examples.


翻译:本文构建了群体错误率(PWER)的渐近预测区间,该指标是针对具有重叠患者群体的临床试验的多重第一类错误标准。PWER是指随机选择的患者接受无效治疗的概率。由于通常无法获知群体分层规模,该指标必须通过估计获得,因此只能在给定显著性水平下控制其估计值。我们应用Delta方法推导出真实PWER的预测区间,通过模拟验证该区间具有所需的覆盖概率,并采用实际数据案例对该方法进行说明。

0
下载
关闭预览

相关内容

指分类错误的样本数占样本总数的比例。
异常检测(Anomaly Detection)综述
极市平台
20+阅读 · 2020年10月24日
异常检测的阈值,你怎么选?给你整理好了...
机器学习算法与Python学习
10+阅读 · 2018年9月19日
使用随机森林分类器预测森林火灾规模
论智
13+阅读 · 2018年5月15日
群体智能:新一代人工智能的重要方向
走向智能论坛
12+阅读 · 2017年8月16日
[推荐] 这些年,我用过的点击率(CTR)预估模型!!!
菜鸟的机器学习
28+阅读 · 2017年7月31日
回归预测&时间序列预测
GBASE数据工程部数据团队
44+阅读 · 2017年5月17日
侦测欺诈交易(异常点检测)
GBASE数据工程部数据团队
20+阅读 · 2017年5月10日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
9+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
《系统簇式多域作战规划范畴论框架》
专知会员服务
2+阅读 · 今天14:54
高效视频扩散模型:进展与挑战
专知会员服务
0+阅读 · 今天13:34
乌克兰前线的五项创新
专知会员服务
6+阅读 · 今天6:14
 军事通信系统与设备的技术演进综述
专知会员服务
4+阅读 · 今天5:59
《北约标准:医疗评估手册》174页
专知会员服务
4+阅读 · 今天5:51
《提升生成模型的安全性与保障》博士论文
专知会员服务
4+阅读 · 今天5:47
美国当前高超音速导弹发展概述
专知会员服务
4+阅读 · 4月19日
无人机蜂群建模与仿真方法
专知会员服务
13+阅读 · 4月19日
相关VIP内容
相关资讯
异常检测(Anomaly Detection)综述
极市平台
20+阅读 · 2020年10月24日
异常检测的阈值,你怎么选?给你整理好了...
机器学习算法与Python学习
10+阅读 · 2018年9月19日
使用随机森林分类器预测森林火灾规模
论智
13+阅读 · 2018年5月15日
群体智能:新一代人工智能的重要方向
走向智能论坛
12+阅读 · 2017年8月16日
[推荐] 这些年,我用过的点击率(CTR)预估模型!!!
菜鸟的机器学习
28+阅读 · 2017年7月31日
回归预测&时间序列预测
GBASE数据工程部数据团队
44+阅读 · 2017年5月17日
侦测欺诈交易(异常点检测)
GBASE数据工程部数据团队
20+阅读 · 2017年5月10日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
9+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员