Muster erwiderung klageschrift

Wie bereits gezeigt, hängt die inverse Box-Cox-Transformation von einem einzelnen Parameter ab, der die endgültige Form des Modells bestimmt (ob linear, leistungsstark oder exponentiell). Alle drei Modelle stellen somit bloße Punkte auf einem kontinuierlichen Spektrum monotoner Konvexität dar, die sich über das Spektrum der Diese Eigenschaft, bei der verschiedene bekannte Modelle zu reinen Punkten in einem kontinuierlichen Spektrum werden, das von den Parametern des Modells überspannt wird, wird als Continuous Monotonic Convexity (CMC)-Eigenschaft bezeichnet. Letzteres charakterisiert alle RMM-Modelle und ermöglicht es, den grundlegenden “linear-power-exponentiellen” Zyklus (der inverse Box-Cox-Transformation zugrunde liegt) ad infinitum zu wiederholen, so dass immer mehr konvexe Modelle abgeleitet werden können. Beispiele für solche Modelle sind ein Exponential-Power-Modell oder ein exponentielles-exponentielles-Power-Modell (siehe explizite Modelle, die weiter erläutert werden). Da die endgültige Form des Modells durch die Werte der RMM-Parameter bestimmt wird, bedeutet dies, dass die Daten, die zur Schätzung der Parameter verwendet werden, die endgültige Form des geschätzten RMM-Modells bestimmen (wie bei der inversen Transformation Box–Cox). Die CMC-Eigenschaft gewährt rMM-Modellen somit eine hohe Flexibilität bei der Aufnahme der Daten, die zur Schätzung der Parameter verwendet werden. Die unten angegebenen Referenzen zeigen veröffentlichte Ergebnisse von Vergleichen zwischen RMM-Modellen und vorhandenen Modellen. Diese Vergleiche zeigen die Effektivität der CMC-Eigenschaft. Der Vergleich zwischen einem obligatorischen Modell RA und einem optionalen Modell auf Basis dieses randomisierten Modells RA wird einfach mit theorems 2 und 3 erzielt: Das optionale Modell wird präziser sein als das nicht optionale Modell und die Genauigkeitsgewinne werden höher sein, da die Anzahl der Personen, die ihre wahren Antworten im optionalen Modell offenlegen, höher ist. In dieser Simulationsstudie wurden GRM-simulations-polytanische Daten (N = 500, M = 10) für die Biomarkerauswahl verwendet. Im Gegensatz zu dichotomous sind BIFs polytanischer Modelle aufgrund ihrer Multimodalität nur schwer zu interpretieren. Die Grenzpositionen von Biomarkern für GRM-simulationssimulierte Daten sind in Tabelle 3 dargestellt, und die Parameterwerte für Diskriminierung enden ähnlich wie im vorherigen Abschnitt. Tabelle 4 zeigt die Rangfolge der 10 Biomarker unter Verwendung von AUC und des maximalen Spitzenwerts jedes BIF, und Tabelle 5 enthält WAIC-Kennzahlen dieser Modelle.

Aus der letztgenannten Tabelle geht klar hervor, dass sowohl GRM als auch PCM am besten zu diesen Daten passen. RSM ist für diese Daten keine geeignete Tanne und geht aus den WAIC und BIF es hervor (Abb. 12C). Wie bereits erwähnt, bringen mehr Kategorien mehr Informationen. Daher sollten die Marker BM2, BM4 und BM9 im Vergleich zu den anderen informativer sein. Nach dem Ranking von GRM (Tabelle 4) sind diese drei Biomarker sowohl für die AUC als auch für die Spitzenwertung unter den ersten vier platziert. Auch die Biomarker BM1 und BM3 (die nur zwei Kategorien haben) werden in den GRM-Rankings schlecht eingestuft. Im Falle von PCM sind diese Biomarker nicht mit der Anzahl der Kategorien konsistent und dies wird erwartet, da die Daten nicht für PCM geeignet sind. GRM-Rankings sind also nützlicher, um in diesem Fall die informativen Biomarker auszuwählen. Das Gerätemodell bietet mehrere Vorteile. Es ist: Das RMM-Modell drückt die Beziehung zwischen einer Antwort, Y (die modellierte Zufallsvariable) und zwei Komponenten aus, die Y Variation liefern: Das vorgeschlagene randomisierte Antwortmodell sieht auch die Entnahme von zwei großen unabhängigen Stichproben s1 und s2 vor, die aus n1 und n2 Befragten aus der Grundgesamtheit bestehen.

Jeder in der ersten Stichprobe ausgewählte Befragte wird gebeten, ein Randomisierungsgerät zu verwenden, z. B. einen Spinner, der drei Arten von Ergebnissen hervorbringen könnte: (i) Besitzen Sie das seltene empfindliche Attribut A1?; (ii) Besitzen Sie das seltene empfindliche Attribut A2?; und (iii) Besitzen Sie das seltene, nicht verwandte Attribut Y? mit den Wahrscheinlichkeiten P1, P2 und P3, so dass P1+P2+P3=1Pure() _classCallCheck(dies, Rein); _super.apply(dies, Argumente) zurückgeben. >.