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बेयसियन कोहॉर्ट अनुसंधान — बेयसियन कोहॉर्ट अध्ययन डिज़ाइन

बेयसियन कोहॉर्ट अनुसंधान समय के साथ व्यक्तियों के एक परिभाषित समूह का अनुसरण करता है ताकि परिणामों को ट्रैक किया जा सके, और बेयसियन सांख्यिकीय अनुमान का उपयोग जोखिम, घटना, या कारण प्रभावों के बारे में विश्वासों को अद्यतन करने के लिए करता है जैसे-जैसे अनुवर्ती डेटा जमा होता है। पूर्व ज्ञान — पिछले अध्ययनों, रजिस्ट्रियों, या विशेषज्ञ निर्णय से — को एक पूर्व वितरण में औपचारिक रूप दिया जाता है और कोहॉर्ट की संभावना के साथ संयोजित किया जाता है ताकि एक पश्च वितरण प्राप्त हो सके जो अनिश्चितता को सीधे व्याख्या योग्य तरीके से निर्धारित करता है।

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स्रोत

  1. Ibrahim, J. G., & Chen, M. H. (2000). Power prior distributions for regression models. Statistical Science, 15(1), 46–60. DOI: 10.1214/ss/1009212673
  2. Spiegelhalter, D. J., Abrams, K. R., & Myles, J. P. (2004). Bayesian Approaches to Clinical Trials and Health-Care Evaluation. Wiley. ISBN: 978-0471499756

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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Cohort Study Design. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/research-design/bayesian-cohort-research

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ScholarGateBayesian Cohort Research (Bayesian Cohort Study Design). 2026-06-17 को यहाँ से प्राप्त https://scholargate.app/hi/research-design/bayesian-cohort-research · डेटासेट: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026