所以, 我唯一的想法是, 我们应该
只要采取这个原则, 并应用它 到处都是吧？
尽可能地创建分析 来自基于证据的组件的管线。
所以, 要规范它。
所以杰夫有一个, 另一个贡献 这.
是, 他称之为确定性 统计机器。
的想法, 你有一个算法或 管道, 产生
给定一组数据的确定性结果 和极小的,
最小的输入集。
所以一旦这个证据为基础的管道
是建立起来的你不会搞砸的 好?
所以我把这个叫做透明盒子 分析, 对吗？
所以它是一个盒子, 所以你不乱
它, 就像戈尔的锁盒, 但它的 透明
因为你知道到底发生了什么 在那里, 好吧, 所以
这不是黑盒子, 你可以看到什么是 发生.
但关键是你别搞砸了
因此, 其中一个目标是
减少所谓研究员学位 的自由,
人们可以摆弄每一个 调谐参数
在整个管道, 这是, 种类, 呈指数增长。
得到他们想要的东西 分析。
所以我想了很多, 这是一种 类似于
什么东西的理想与它
是 [听不清] 预先指定临床 审判协议。
所以, 当你运行一个临床线索, 你有 要说
你要做的一切, 包括 您将如何分析数据。
是不是很好, 如果有人有 这是给你写的？
好吧, 如果你用一个
标准化类型的管道有人 为你写的。
而你只是, 你可以预先指定准确 什么
你可以为他做一个特定的情况。
所以, 这个基本结构的 卡通当然将取决于
你究竟是什么问题 你实际上是想问。
但你有一些数据设置一些极小的 输入元数据也许
然后有一系列的模块, 它通过。
这可能是相当长的 再加工和排序统计
方法涉及所有这些片断在这里。
而且, 你可以想象, 有 就像一组基准的
数据集或数据集, 用于 评估各种类型的统计
方法, 然后你可以产生一些排序 报告, 也许可以
被剪切并粘贴到方法部分中 或张贴在一些公共存放处。
我只是想做一个快速的案例研究 我的意思是这是一个
我做了很多事情是估计急性 禽空气污染暴露的影响。
因此, 这些是林关系类型的 研究了很多这
东西种起源于70的和 80, 所以它不是。
我们昨天开始做这个, 我们有一个 这类研究的悠久历史。
基本问题是短期变化 在污染
与短期变化相关的 人口健康结果？
这些通常在级别上进行 。
我们有很多, 有很多
的统计研究已经过去了, 其中一些完成
由我自己, 已经进入了这种类型的 分析.
因此, 这是数据通常看起来 像.
我们有, 死亡计数, 这是在纽约 城市.
我们要在这里待几年
然后你有微粒物质 在下面的水平。
现在你可以看到没有那么多 颗粒物数据
因为有死亡数据, 因为 有很多丢失的数据。
所以, 基本上你只是想说, 是
这个顶部的东西与底部相关 事.
所以问题是, 我们可以编码
一切, 我们发现在 统计
和流行病学研究的单一 包?
答案是肯定的。
像这样的时间序列研究没有一个 大范围的变化。
因此, 它们通常涉及类似的 数据类型。
你知道, 这可能是住院 而不是
死亡或什么不是, 但它往往是非常 类似.
所以我们可以创造一种
一种确定性统计机器, 用于 这个地方？
所以基本
样的管道, 看起来, 这是一个非常 简单的管道。
这不是一个非常复杂的分析 大部分。
要检查数据, 请查看是否有
有任何异常, 高杠杆类型的 点.
污染数据往往是扭曲的, 所以你 想检查一下吗？
找 overdispersion
是否要填写丢失的数据？ 答案是绝对没有。
有很多工作要做。
它没有, 它不是很好。
这个大问题真的是模型 选择, 所以一个
我们必须担心的事情 是
所谓的不可测混杂在这些 时间序列研究的类型。
你不测量很多东西, 随时间而变化。
所以我想这就像你的批次 影响.
所以你必须, 有各种各样的 方法
要估计如何调整这些 无法测量的混杂。
我们使用半参数级数方法 这样做, 所以。
估计的自由度, 这 是, 有最深刻的影响
任何类型的关联, 你可能会 估计, 所以这是至关重要的。
所以, 但是, 你知道, 有很多
研究如何做到这一点。
有一对夫妇的文件之一是 我.
对 e 的各种方法之一, 估计
这个数量的自由度和 那里, 和
你可以解决一个, 你知道, 一个或
两种方法, 是更好的 比其他人。
这样我们就可以实现它了。
模型的其他方面往往不 那很重要
再一次, 是否调整温度 和天气等
事情有点不太重要 你是怎么做到的？
还有其他的事情, 你通常是 感兴趣
在, 多滞后分析和灵敏度 分析.
所以你想看看, 你知道, 你可以
在这里选择一个模型, 但如果你想 看到
如果您可以来回移动模型
一点点, 你的协会改变 戏剧性的对吧？
所以这些是典型的事情, 你 想看的, 在这种分析中。
当我复习的时候, 你知道, 一篇论文 月份,
时间序列研究这些东西 我一直要求的。
所以. --> --> 罗杰。
--> --> 是的。
--> --> 是否有15秒回应 为什么.
计算在设置中如此糟糕？ --> --> 哦, 因为数据
有系统地失踪, 所以, 污染数据很难
收集, 所以他们通常只 每六天测量一次。
所以有五天失踪每六 八天。
每六天观察一次。
所以, 你可以尝试 inpute, 但 你只是
添加大量的噪音, 一点点的 储蓄忠告。
所以我的想法, 我, 我觉得这是, 你知道, 你不能有一个明显的。
有很多不同的数据分析。
不同的问题需要不同的 专业知识.
很明显我什么都处理不了
所以的想法是, 你可以创建一个策划 这些机器的图书馆。
提供, 种类, 规范化, 国家
的艺术, 分析类型, 嗯, 只是
在可以有不同的艺术状态 不同领域的含义, 显然。
时间序列分析解决方案是一个非常 完善的
地区, 没有太多的研究, 统计研究,
继续, 很多问题已经 解决.
所以, 我们可以有一个, 一种, 存档的 这类数据分析。
用于数据分析的归档文件。
什么样的比喻是这种 Cochrane 协作, 我不知道如果
你们中的任何人都熟悉但
它基本上是一个存档的 循证医学。
所以你可以去 Cochrane
协作搜索类似的东西, 你 可以只
问, 你可以搜索, 你知道, 你能 用维他命 C 治疗哮喘。
所以在这里, 在
摘要它说。 你知道, 我们审查了证据。
所以, 他们, 他们只是基本上做了 meta 分析。
他们回顾了来自九临床的证据 维生素 C 的试验。
咳嗽]一般而言, 证据、 小路很小。
这是不可能的建议, 无论是 使用或避免维生素 C。
哮喘。 好吧。
所以, 我们不必担心维生素 c.
这对我们没有帮助, 这不是 会伤害我们的
所以, 这样的东西, 这是
许多基于证据的基础 干预,
循证治疗。
所以这样的事情可以做的 数据分析我想。
所以, 我们可以有一个包, 编码的 分析
由专家策划的管道, 你知道, 熟悉领域。
这些不一定是完美的解决方案 但它的想法是, 他们会
是, 他们将是相当好的解决方案 种覆盖大部分基地。
然后, 这是一种所有
我想说的是。
我, 我想, 所以, 我, 我, 我做了一个诱饵 和开关。
我没有真正谈论可重现性 研究.
但我认为这很重要。
我, 除了事实, 我不认为
它真正从根本上解决了 极其重要的问题。
是否可以信任分析。
所以我认为, 所以我认为, 所以
我称之为基于证据的数据 分析,
有些人不喜欢这个短语, 但我 只是
想出有条理的标准化最佳 给出的实践
科学领域和问题。
不是我不认为他们, 我不认为它们存在。
特别是它是真正的专业类 的
组织和聚在一起, 并 诚实.
我认为这是一个可以给 审阅者 a
强大的工具, 而不显着 增加他们的负担。
就像你知道的, 要求他们重现 分析, 我认为我们应该
把更多的精力投入到一种解决
上升的流方面的, 科学的 研究.