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纵向生物标志物数据和横截面结果通常在现代流行病学研究中收集，目的是告知量身定制的干预决策。激素，例如雌二醇（E2）和刺激卵泡激素（FSH）可以预测中年妇女健康的变化。大多数现有的方法集中于平均轨迹的预测变量。但是，主题级标记变异性也可能提供有关疾病风险和健康结果的关键信息。当前的统计模型未与有效的不确定性量化研究这种关系。我们提出了一个贝叶斯联合模型，该模型估算了多个纵向生物标志物的主题级别，方差和共同数量，以预测健康结果。相对于其他忽略受试者级别的可变性差异或执行两阶段估计的方法，所提出的方法提供了较少的偏见和更有效的估计，而在观察到的估计标记差异的情况下。对女性健康数据的分析表明，E2的较大变异性与整个绝经过渡的脂肪质量变化较高有关。
2023年3月19日，星期日| 8：00-11：00 PM
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![arxiv：2205.09711v3 [Quant-ph] 2 2023年3月2日](/simg/1/1d7b8184161e3118879fea12610d6bc7422a7d62.webp)
