- Książka ,,Learning Bayesian Networks'' (R. Neapolitan) do odbioru w pokoju 5580.
- Wprowadzenie do sieci Bayesowskich
http://biecek.pl/MIMUW/SMedyczna/bnet/BN.pdf - ,,A Tutorial on Learning With Bayesian Networks'' Mictosoftu ;-)
http://biecek.pl/MIMUW/SMedyczna/bnet/tr-95-06.pdf - Wprowadzająca prezentacja przedstawiająca relacje pomiędzy sieciami Bayesowskimi a modelami grafowymi
http://bi.snu.ac.kr/Courses/g-ai01/GM-tut.pdf - A Brief Introduction to Graphical Models and Bayesian Networks, przejrzyste wprowadzenie do tematu
http://www.cs.ubc.ca/~murphyk/Bayes/bnintro.html - Modele grafowe
http://biecek.pl/MIMUW/Smedyczna/strukturalne/statsci.ps - Practical Regression and Anova using R, autor Julian J. Faraway (rozdział 14 - brakujące obserwacje, rozdział 16 ANOVA)
http://cran.r-project.org/doc/contrib/Faraway-PRA.pdf - Materiały podstawowe do MANOVA to książka ,,Principles of Multivariate Analysis'' W. Krzanowskiego (rozdziały 13.3 i 15.2, odbiór w pokoju 5580)
- Materiały dodatkowe do MANOVA to książka ,,The Theory of Linear Models and Multivariate Analysis'' S. Arnolda (strona 372+, odbiór w pokoju 5580)
- Materiały dodatkowe do MANOVA (z przykładami w SAS, dla nas ciekawe będą opisy)
http://ibgwww.colorado.edu/~carey/p7291dir/handouts/manova1.pdf
http://ibgwww.colorado.edu/~carey/p7291dir/handouts/manova2.pdf - Materiały do ANOVA z powtarzanymi pomiarami to ,,Generalized, Linear, and Mixed Models'' (rozdział 7, odbiór osobisty)
- Materiały do ANOVA z powtarzanymi pomiarami to ,The Theory of Linear Models and Multivariate Analysis'' S. Arnolda (rozdział 14, odbiór w pokoju 5580)
- ,,Multiple Imputation for Missing Data: A Cautionary Tale'' Krótki opis algorytów do generowania imputacji
http://biecek.pl/MIMUW/SMedyczna/brakujace/MultInt99.pdf - Strona Leo Breimana o lasach losowych (jak uzupełniane są wartości brakujące przez lasy losowe?)
http://www.stat.berkeley.edu/~breiman/RandomForests/cc_home.htm - Prezentacja o różnych algorytmach zastępowania brakujących obserwacji (Pakiet Amelia w R)
http://biecek.pl/MIMUW/SMedyczna/brakujace/aqm_2008_lecture_missing.pdf - Bardzo ciekawa przeglądowa prezentacja nt. radzenia sobie z brakującymi danymi
http://biecek.pl/MIMUW/SMedyczna/brakujace/aaps_schafer.pdf - Bardzo obszerna praca poświęcona modelom grafowym
Martin J. Wainwright and Michael I. Jordan (2008) "Graphical Models, Exponential Families, and Variational Inference", Foundations and Trends in Machine Learning: Vol. 1: No 1–2, pp 1-305.
http://biecek.pl/MIMUW/SMedyczna/2200000001.pdf - Wprowadzenie do modeli grafowym
An introduction to graphical models
http://biecek.pl/MIMUW/uploads/intro_gm.pdf - Tutorial ,,Understanding Clinical Trial Design'' opisujący kroki w projektowaniu eksperymentów (clinical trials)
http://biecek.pl/MIMUW/uploads/CTTutorial.pdf - Artykuł poświęcony adaptacyjnemu projektowaniu eksperymentu ,,Adaptive Design for Clinical Trials''
http://biecek.pl/MIMUW/uploads/1251.pdf - Rozdział z książki z kilkoma komentarzami do projektowania eksperymentu
http://biecek.pl/MIMUW/uploads/UUMS_04.pdf - AUC Optimization vs. Error Rate Minimization
http://biecek.pl/MIMUW/uploads/auc.pdf - Modele oceny stopnia zgody pomiędzy dwoma ekspertami z wykorzystaniem współczynników kappa, Joanna Jarosz-Nowak (Wrocław)
http://www.matstos.pjwstk.edu.pl/no8/no8_jarosz-nowak.pdf - What Is Coefficient Alpha
http://www.usq.edu.au/users/patrick/PAPERS/alpha%206.pdf
https://engineering.purdue.edu/SCI/pubs/Cronbach%20Alpha.ppt - Linear Mixed Models (John Fox)
http://biecek.pl/MIMUW/uploads/appendix-mixed-models.pdf - Fitting mixed-effects models in R (version 1.5.1)
http://biecek.pl/MIMUW/uploads/reviewr.pdf