Напоминаю, что сегодня будет твориться 🧐

Спасибо всем, кто вчера принял участие в открытом заседании, слушал, дискутировал, задавал вопросы, было классно!🔥🔥🔥

Делюсь с вами записью, чтобы можно было пересмотреть, вспомнить или посмотреть полностью, если пропустили 😉

Еще я рад объявить, что мы начинаем 6 набор в журнальный клуб 🤯 Как обычно будет 3 этапа. И на первом этапе нужно заполнить анкету (внимательно, проверяйте данные)!

Как обычно есть одно ограничение - не принимаются студенты 1-3 курсов.

Ждем ваших заявок! Все успехов💪💪🔥🔥

Случился неожиданный буст с 702 до 715😳 это как? Откуда и почему?

Upd: получил ответ в комментариях

Как некоторые могли заметить, я иногда где-то в комментариях иногда высказываюсь о работе системы, правовых нормах, экономике и прочих аспектов нашей жизни
Это неизбежный процесс, когда обсуждаются проблемы, в которых может быть разный взгляд из-за имеющихся знаний

Но... Мой блог был задуман как помощь в познании доказательной медицины, статистики и эпидемиологии. И на данный момент я не собираюсь обсуждать тут такие темы, которые могут вести к подобным дискуссиям.

Конечно, иногда хочется пообсуждать проблемы нашего МЗ или другого органа, но в таких вопросах надо копаться глубоко и долго

Я лучше продолжу как и делал, писать об интересных разделах и нюансах статистики и докмеда, иногда разбавляя своими дурацкими фразочками ☺️

Не смотря на мои взгляды по другим темам

Напоминаю, что на данный момент продолжается набор в журнальный клуб, 1 этап которого продлится до сентября!!!
Успейте до дедлайна подать заявку. Ждём всех 🔥
Ссылка: https://forms.gle/RMco51BZS6hBA7MR9

Решил я тут значит ради интереса зайти на Синапс, полистать их ленту, мб даже скачать методички
И вижу такую картину 😂 это игра на опережение? Или месть за мои сторисы в IG об их онлайн-курсе по вязанию узлов? 😂

Upd №1. В общем, произошла странная вещь и оказывается такое сообщение показывается не только у меня (особенно, если переходить через записи), а по ссылке проблем нет

Не знаю, что это и как. В любом случае приношу извинения за ложные обвинения

Upd №2. Предположу, что у них выставлены вот так настройки приватности, что пока не перейдешь по ссылке приглашению, не сможешь переходить в их канал через посты (в поиске его тоже не видно почему-то). Но в любом случае я ошибся. И мне не стыдном об этом сказать и извиниться

Помните, когда было это?
Так вот, наконец-то получилось закончить с монтажом записи этой лекции 🎉🎉🎉

Долго откладывалось из-за других более важных дел и объемной работы (не хотел выкладывать простой вид с одной камеры)...

И вот она доступна на Ютуб канале нашего журнального клуба (как раз идёт премьера) 🔥🔥🔥

P.S. конечно по качеству ожидалось лучше, но старался вытащить на максимум (учитывая, что я и монтажёр, и звукорежиссёр, который последний раз этим занимался около 4-5 лет назад)😅

Пишите свое мнение под видео или здесь 🙊

Лучшее предложение, что я видел в своей жизни 🙀 прикиньте, целые шаблоны по исследованиям!!! А ещё списки!!! 3 прямых эфира и 2 индивидуальные консультации!!!
Не останавливайте меня, я буду это брать! Я уже не молодой, но хочу в науку 🔥

ДРУГОЙ ВЗГЛЯД
⠀
В посте про доверительный интервал я упоминал достоверный. Время посмотреть немного поближе 🔍
⠀
Если мы используем Байесовский подход, то придется использовать некоторые особенности (упрощено):
⠀
1️⃣ неизвестные величины случайны и имеют определенное распределение;
⠀
2️⃣ нужно использовать априорное (prior) распределение (наше знание/веру до получения новой информации);
⠀
3️⃣ добавление к prior новой информации (likelihood, LH) дает нам апостериорное распределение (posterior) - рис.1
⠀
❗Соответственно в posterior мы будем получать фиксированный интервал, содержащий определенный процент вероятных значений (при этом estimate для нас будет случайным)❗
⠀
Грубо говоря, это и есть определение достоверного интервала (Credible interval) 👀
⠀
Т.е. рассчитав его, мы можем сказать, что "учитывая имеющиеся данные, эффект имеет n% вероятность нахождения в этом интервале" 😶‍🌫️
⠀
Я думаю в сравнении с доверительным интервалом, такое определение запоминается проще. Но в связи с распространенностью доверительного интервала, оно часто приписывается иму, что является ошибкой 🚫
⠀
Визуально можно попытаться отобразить разницу между интервалами так (рис.2)
⠀
В большинстве случаев для доверительного интервала используют 95%, а для достоверного? 🙇🏻‍♂️
Единого мнения на этот счёт нет. Например, McElreath предлагает использовать 89% (почему нет?). Есть много места для размышлений (различные варианты на рис.3)
⠀
Как можно заметить, в Байесовской статистики оценочные параметры являются случайными величинами с распределением. И, чтобы изучать их неопределенность, используется апостериорное распределение с границами в виде достоверного интервала 😵
⠀
Звучит сложно, другой взгляд и понимание, но получаем достаточно интересную интерпретацию📊
⠀
P.S. Я не являюсь экспертом в Байесовской статистике, на данный момент уровень моих знаний в ней составляет в лучшем случае 1%, поэтому возможно коллеги меня поправят🤔

#biostatistics #биостатистика #ebm_статистика #ebm_base