where SAMP represents sampling occa

where SAMP represents sampling occasion and the other
variables as defined above.
We used non-informative prior distributions, i.e.
Beta(1,1) priors for Se and Sp of SCC and bacteriological
culture. Normal (0,0.01) distributions were used for the
regression coefficients (betas), where the second parameter
of the Normal distribution in OpenBUGS notation refers
to precision, which is 1/variance. Uniform (0,20) distributions
were used for sigma. The effects of the limits on the
Uniform distributions was assessed by trial and error, to
ensure that the upper limit would not affect the posterior
estimates, while the limits were narrow enough to force
convergence towards plausible posterior distributions.
The Markov-chain Monte Carlo model was usually run
for 20,000 iterations and the first 10,000 iterations were
discarded as the burn-in phase. Longer runs were performed
if convergence had not been reached. Three chains
with different initial values were run simultaneously and
convergence was assessed by visual inspection of the
time-series plots of the parameters. Autocorrelation was
assessed by visual inspection of the autocorrelation plots
and thinning was performed to improve the mixing of the
chain, if necessary (Toft et al., 2007).
To assess the utility of the model to estimate Se and Sp
of both tests, an independent comparative Bayesian formulation
of the Hui and Walter model (Hui and Walter, 1980)
was used with non-informative Beta(1,1) priors for Se, Sp
and prevalence, to estimate test characteristics on the data
from the third sampling in the Dutch study. The 5 herds
served as the 5 populations.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

where SAMP represents sampling occasion and the othervariables as defined above.We used non-informative prior distributions, i.e.Beta(1,1) priors for Se and Sp of SCC and bacteriologicalculture. Normal (0,0.01) distributions were used for theregression coefficients (betas), where the second parameterof the Normal distribution in OpenBUGS notation refersto precision, which is 1/variance. Uniform (0,20) distributionswere used for sigma. The effects of the limits on theUniform distributions was assessed by trial and error, toensure that the upper limit would not affect the posteriorestimates, while the limits were narrow enough to forceconvergence towards plausible posterior distributions.The Markov-chain Monte Carlo model was usually runfor 20,000 iterations and the first 10,000 iterations werediscarded as the burn-in phase. Longer runs were performedif convergence had not been reached. Three chainswith different initial values were run simultaneously andconvergence was assessed by visual inspection of thetime-series plots of the parameters. Autocorrelation wasassessed by visual inspection of the autocorrelation plotsand thinning was performed to improve the mixing of thechain, if necessary (Toft et al., 2007).To assess the utility of the model to estimate Se and Spof both tests, an independent comparative Bayesian formulationof the Hui and Walter model (Hui and Walter, 1980)was used with non-informative Beta(1,1) priors for Se, Spชุก การประเมินลักษณะการทดสอบข้อมูลและจากการสุ่มตัวอย่างที่ 3 ในการศึกษาภาษาดัตช์ ฝูง 5บริการประชากร 5

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ที่ Def แทนตัวอย่างโอกาสและตัวแปรอื่น ๆ

เราใช้ตามที่ระบุไว้ข้างต้น ไม่มีข้อมูลก่อนการ เช่น
Beta ( 1 , 1 ) ประวัติสำหรับเซและ SP ของ SCC และวัฒนธรรมแบคทีเรีย

การแจกแจงปกติ ( 0,0.01 ) ถูกใช้เพื่อ
สัมประสิทธิ์ถดถอย ( เบต้า ) , ที่ 2 พารามิเตอร์ของการแจกแจงแบบปกติใน openbugs

สัญลักษณ์ หมายถึง ความที่เป็น 1 / ความแปรปรวนเครื่องแบบ ( 0,20 ) การแจกแจง
ถูกใช้ Sigma ผลกระทบของข้อจำกัดในการกระจาย
ชุดประเมินโดยการทดลองและข้อผิดพลาด เพื่อให้แน่ใจว่าขีด จำกัด บน

จะไม่ส่งผลกระทบต่อประมาณการด้านหลัง ในขณะที่ขอบเขตแคบพอที่จะบังคับ
บรรจบต่อสัมพันธ์ด้านหลังการแจกแจง .
แบบ Markov Monte Carlo มักจะวิ่ง
สำหรับ 20000 รอบและ 10 , 000 รอบแรก
ทิ้งเป็นเขียนในเฟส วิ่งยาวได้
ถ้าบรรจบกันได้ถึง สามโซ่
กับค่าเริ่มต้นต่างๆวิ่งพร้อมกันและได้รับการประเมินโดยการตรวจสอบการลู่เข้า

เวลาของแปลงของพารามิเตอร์ ข้อมูลถูกประเมินโดยการตรวจสอบของ

ข้อมูลแปลงและ thinning ได้เพิ่มการผสมของ
( โซ่ ถ้าจำเป็น ทอฟท์ et al . , 2007 ) .
เพื่อประเมินประโยชน์ของแบบจำลองเพื่อประมาณการเซและ SP
ทดสอบทั้งแบบที่เป็นอิสระเปรียบเทียบสูตร
ของฮุย และวอลเตอร์ โมเดล ( ฮุยและวอลเตอร์ , 1980 )
ถูกใช้ ไม่ใช่ Beta ( 1 , 1 ) กับข้อมูลประวัติสำหรับเซ , SP
และความชุก เพื่อประเมินการทดสอบคุณลักษณะบนข้อมูล
จากสามตัวอย่างในการศึกษาดัตช์ 5 ฝูง
ทำหน้าที่เป็น 5 ประชากร