کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
10514347 | 950975 | 2010 | 8 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Propensity score estimation: neural networks, support vector machines, decision trees (CART), and meta-classifiers as alternatives to logistic regression
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
علوم پزشکی و سلامت
پزشکی و دندانپزشکی
سیاست های بهداشت و سلامت عمومی
پیش نمایش صفحه اول مقاله

چکیده انگلیسی
Although the assumptions of logistic regression are well understood, those assumptions are frequently ignored. All four alternatives have advantages and disadvantages compared with logistic regression. Boosting (meta-classifiers) and, to a lesser extent, decision trees (particularly CART), appear to be most promising for use in the context of propensity score analysis, but extensive simulation studies are needed to establish their utility in practice.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Clinical Epidemiology - Volume 63, Issue 8, August 2010, Pages 826-833
Journal: Journal of Clinical Epidemiology - Volume 63, Issue 8, August 2010, Pages 826-833
نویسندگان
Daniel Westreich, Justin Lessler, Michele Jonsson Funk,