Ebm_base

КТО ТУТ ГОЛУБОЙ? ⠀ На широких просторах в интернете можно встретить такую фразу "OLS is BLUE" Красивое? Показываю 🕵🏻‍♂️ ⠀ OLS - это метод наименьших квадратов. Если грубо, то это даёт возможность оценить параметры линейной регрессии (коэффициенты b0, b1 и т.д., которые мы хотим получить в результатах, в табличке, рис.1) 😎 ⠀ Но сегодня мы не об МНК поговорим, а о том, что такое быть BLUE (и почётно ли это?) 🤔 ⠀ ❗BLUE - best linear unbiased estimator (лучший линейный несмещенный оценщик)❗ ⠀ Обсудим каждый компонент. ⠀ 1) Best. Ну лучший и лучший. Главное, что лучший. 💸 Но в своем классе (линейных несмещенных оценщиков) при соблюдении определенных условий/допущений (нет автокорреляции, есть гомоскедастичность ошибок) {можно поправить мою неграмотность в этом месте}. 🫠 ⠀ 2) Linear. Линейность, ну тут вроде логично все. Есть же линяя на графике регрессии, вот из-за нее и линейность. 🤡 Но это линейность модели, а мы говорим о линейности оценщика. Пока мне сложно придумать как это объяснить простыми словами (биостатистики, HELP! Вдруг врачи решат это прочитать), но прикреплю скриншот с Вики (рис.2). 🧐 ⠀ 3) Unbiased. Несмещенность. Я пытался немного про это написать тут (а лучше заглянуть в комментарии, где Матвей дал ценные комментарии) и тут репосты Матвея и Максима (отмазался? 😀). Т.е. мы можем сказать, что мат ожидание разницы между точечной оценкой и реальным значение параметра в ГС равно 0. ☝🏻 ⠀ 4) Estimator. Оценщик. Смешно, но тут я немного в замешательстве, как его обозначить 🤷🏻‍♂️. Это правило/формула/статистика/секретныйшифр/призывдьявола. Но этот инструмент на основе данных позволяет нам получить значение оценки (estimate), которое можно использовать для какой-либо цели. ⠀ Круто ли, когда специалисты говорят "OLS is BLUE"?. Для МНК, конечно, это круто, но при соблюдении определенных допущений (как везде и всегда в статистике). ☝🏻 ⠀ Предлагаю в комменты написать какие-нибудь другие фразы, мнемоники из статистики 😁

Стремлюсь быть как

Так, эмоциональным контентом разогрели (шутка. или нет? 🤔) Подкинем немного сложного контента (из этой статьи)

Простите, но на мой взгляд, одно из самых конченных странных действий у блогера (ученого и якобы популяризатора) - это делать закрытый ПЛАТНЫЙ чат с эксклюзивной полезной информацией, в т.ч. направленной на практическое применение Т.е. вместо того, чтобы это рассказывать и делать доступным всем, он создаёт когорту "избранных" (а критерий - способность заплатить ему) Это пиздец какой-то - помните, что это лишь мое мнение (ваше может быть другим, даже можете высказать его)

Взял за основу эту схему В общем сначала рассчитал получается вероятность рождения двух здоровых детей (знаменатель) 0.5 х 0.25 + 0.5 х 1 = 0.625 А затем мы делим на это вероятность быть больной и родить двух здоровых (числитель) 0.125/0.625 = 0.2 (20%) Получается вероятность быть больной (точнее носителем гена) при условии двух здоровых детей

Мое решение

Вероятность иметь у женщины носительство при условии что дети здоровы = (вероятность иметь здоровых детей при носительстве * вероятность носительства) / вероятность иметь здоровых детей1 1вероятность иметь здоровых детей = (вероятность иметь здоровых детей при носительстве * вероятность носительства) + (вероятность иметь здоровых детей без носительства * вероятность не-носительства) вероятность иметь 2 здоровых детей при носительстве = 0,5*0,5=0,25 вероятность иметь здоровых детей без носительства = 1 вероятность быть носителем = 50%, не-носителем - тож 50% получилось что 0,25*0,5/(0,25*0,5+1*0,5) = 0,2

Решение из комментариев

Симпатичная задчака по генетике/терверу. Xh - аллель гемофилии, вопрос: какова вероятность того, что женщина обведенная окружностью является носителем?

Попробуйте решить 😁

Ахахахаха Пошел я колотить состояние Upd. Или я его ещё не сколотил, потому что не прочитал эту самую необходимую? 🤔

Кто-то ещё ждёт результаты собеседований по ЖК? 😁 Скоро будут))) ну финальное собеседование)

Сегодня, впервые за 28 лет меня чуть не обгладал до косточки медведь 🐻🎉

Я тут увидел, что представитель одного очень "интересного" и крупного аккаунта отправился в СовФед презентовать идеи в отношении образования. Мне стало интересно, попробовал узнать, что за идеи. Пример ответа:

Аккредитация специалистов без медицинского образования, работающих в сфере здравоохранения

Что это за специалисты? У меня возник тот же вопрос Пример ответа:

Нутрициология, фитнес. Все, кто работают со здоровьем и просвещением.

Я решил ещё уточнить, что будут ли данные специалисты включены в ОМС. Ну т.е. если они будут аккредитованы, то я бы хотел, чтобы люди имели возможность к ним пойти на прием в рамках получения медицинской помощи/реабилитации. На что получил пример ответа:

Они пока не могут быть в системе ОМС. А как поменяется система через 10 лет никто не знает.

Ну в общем там ещё была пара сообщений, но ничего нового вы из них не узнаете. В общем, мое мнение на этот счёт. Это похоже на лоббирование конкретных интересов. Т.е. мы хотим аккредитовать специалистов без медицинского образования, но в сфере здравоохранения, но вопрос об их вхождении в ОМС мы не будем поднимать. А зачем нужно тратить ресурсы на их аккредитацию, если потом доступности у пациентов к ним не будет? Даже опустим "доказанность" их методов... Я может быть чего-то не понимаю, но банально зачем? У нас в регионах проблем хватает, мб стоит перераспределить данные ресурсы туда? А то иногда люди не могут попасть к хирургу, терапевту, онкологу или другому специалисту. Или недостаточно расходников/имущества, которые полагается иметь. Опустим качество некоторых специалистов... Проясните несведущему, мб вам нужен аккредитованный нутрициолог?

К вопросу о выбросах Вот пример реальных данных одного показателя. Пациенты с одним диагнозом (n = 210). Крайнее правое значение (value = 965) выбросом в клиническом смысле не является. Но основная загвоздка (на мой взгляд) тут будет в описательной статистике. Какие ваши предположения, учитывая, что объяснять это надо врачу, который потом сам будет объяснять другим врачам?) P.S. моя идея показать mean (sd); median (q25, q75) и попытаться объяснить почему такие цифры.

Способна ли доказательная медицина ответить на все вопросы? Почему?

У коллег из ННАДМ есть интересные посты про конечные точки Мне кажется, что должно быть интересно тем, кто хочет больше понимать в чтении и проведении исследований Тут, тут, тут и тут Материалов, конечно, больше, есть с чем ознакомиться 👍

Хирурги, почему вы этим не владеете? Вы совсем того? Не хотите в будущее переходить? Как будто вам никто не даёт возможности? У вас просто финансирование мышление другое

Ахахахахахахха Это настолько гениальное и одновременное дебильное название 🤦‍♂😁

В отпуск нашей большой семьёй ❤️