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A novel quantification of information for longitudinal data analyzed by mixed-effects modeling.
Yuan, Min; Li, Yi; Yang, Yaning; Xu, Jinfeng; Tao, Fangbiao; Zhao, Liang; Zhou, Honghui; Pinheiro, Jose; Xu, Xu Steven.
Afiliación
  • Yuan M; School of Public Health Administration, Anhui Medical University, Hefei, China.
  • Li Y; Department of Statistics and Finance, University of Science and Technology of China, Hefei, China.
  • Yang Y; Department of Statistics and Finance, University of Science and Technology of China, Hefei, China.
  • Xu J; Department of Statistics and Actuarial Science, University of Hong Kong, Hong Kong.
  • Tao F; School of Public Health Administration, Anhui Medical University, Hefei, China.
  • Zhao L; Division of Quantitative Methods and Modeling, OGD/ORS, US FDA, Silver Spring, Maryland.
  • Zhou H; Statistical Modeling, Janssen Research and Development, Raritan, New Jersey.
  • Pinheiro J; Statistical Modeling, Janssen Research and Development, Raritan, New Jersey.
  • Xu XS; Data Science, Translational Research, Genmab US Inc., Princeton, New Jersey.
Pharm Stat ; 19(4): 388-398, 2020 07.
Article en En | MEDLINE | ID: mdl-31989784
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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Interpretación Estadística de Datos / Modelos Estadísticos Tipo de estudio: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Idioma: En Revista: Pharm Stat Asunto de la revista: FARMACOLOGIA Año: 2020 Tipo del documento: Article País de afiliación: China Pais de publicación: Reino Unido
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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Interpretación Estadística de Datos / Modelos Estadísticos Tipo de estudio: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Idioma: En Revista: Pharm Stat Asunto de la revista: FARMACOLOGIA Año: 2020 Tipo del documento: Article País de afiliación: China Pais de publicación: Reino Unido