Spectral discontinuity design: Interrupted time series with spectral mixture kernels

Autor: Leeftink, H.D.F., Hinne, M., Alsentzer, E., McDermott, M.B.A., Falck, F., Sarkar, S.K., Roy, S., Hyland, S.L.

Publikováno v: Alsentzer, E.; McDermott, M.B.A.; Falck, F. (ed.), Proceedings of the Machine Learning for Health NeurIPS Workshop, pp. 213-225
Alsentzer, E.; McDermott, M.B.A.; Falck, F. (ed.), Proceedings of the Machine Learning for Health NeurIPS Workshop, 213-225. S.l. : PMLR
STARTPAGE=213;ENDPAGE=225;ISSN=2640-3498;TITLE=Alsentzer, E.; McDermott, M.B.A.; Falck, F. (ed.), Proceedings of the Machine Learning for Health NeurIPS Workshop

Item does not contain fulltext Quasi-experimental designs allow researchers to determine the effect of a treatment, even when randomized controlled trials are infeasible. A prominent example is interrupted time series (ITS) design, in which the effec

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::ecf0ae472df311998d612bfe762fa6a3
https://hdl.handle.net/2066/227234

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.