Unbiasedness and efficiency for estimating variance components and predicting genetic effects are tested by Mone Carlo simulations.
运用蒙特卡罗
拟的方法,验证了遗
的稳定性和统计分析方法的无偏性。
méng tè kǎ luó
Monte Carlo
Methods In accordance with Monte Carlo method and measures of disproportionality theory, simulate the adverse drug reaction surveillance data by the random mode.
方法参照蒙特卡罗方法基本思
，基于不相称性测定理论，采用随机拟的方法对药物不良反应监测
行拟。
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méng tè kǎ luó
Monte Carlo
Unbiasedness and efficiency for estimating variance components and predicting genetic effects are tested by Mone Carlo simulations.
运用蒙特卡罗模拟的方法,验证了遗传模型的稳定性和统计分析方法的无偏性。
Methods In accordance with Monte Carlo method and measures of disproportionality theory, simulate the adverse drug reaction surveillance data by the random mode.
方法参照蒙特卡罗方法基本思，基于不相称性测定理论，采用随机模拟的方法对药物不良反应监测数据进行模拟。
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Monte Carlo
Unbiasedness and efficiency for estimating variance components and predicting genetic effects are tested by Mone Carlo simulations.
特卡罗模拟的方法,验证了遗传模型的稳定性和统计分析方法的无偏性。
Methods In accordance with Monte Carlo method and measures of disproportionality theory, simulate the adverse drug reaction surveillance data by the random mode.
方法参照特卡罗方法基本思，基于不相称性测定理论，采随机模拟的方法对药物不良反应监测数据进行模拟。
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Monte Carlo
Unbiasedness and efficiency for estimating variance components and predicting genetic effects are tested by Mone Carlo simulations.
运用蒙特卡罗模拟的方法,验证了遗传模型的稳定性和统计分析方法的无偏性。
Methods In accordance with Monte Carlo method and measures of disproportionality theory, simulate the adverse drug reaction surveillance data by the random mode.
方法参照蒙特卡罗方法基本思，基于不相称性测定理论，采用随机模拟的方法对药物不良反应监测数据进行模拟。
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Monte Carlo
Unbiasedness and efficiency for estimating variance components and predicting genetic effects are tested by Mone Carlo simulations.
运用蒙特卡罗模拟的方法,验证了遗传模型的稳
统计分析方法的无偏。
Methods In accordance with Monte Carlo method and measures of disproportionality theory, simulate the adverse drug reaction surveillance data by the random mode.
方法参照蒙特卡罗方法基本思，基于不相称测理论，采用随机模拟的方法对药物不
监测数据进行模拟。
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Monte Carlo
Unbiasedness and efficiency for estimating variance components and predicting genetic effects are tested by Mone Carlo simulations.
运用蒙特卡
的方法,验证了遗传型的稳定性和统计分析方法的无偏性。
Methods In accordance with Monte Carlo method and measures of disproportionality theory, simulate the adverse drug reaction surveillance data by the random mode.
方法参照蒙特卡方法基本思，基于不相称性测定理论，采用随机的方法对药物不良反应监测数据进行。
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Monte Carlo
Unbiasedness and efficiency for estimating variance components and predicting genetic effects are tested by Mone Carlo simulations.
运用蒙特卡罗
方法,验证了遗传型稳定性和统计分析方法
性。
Methods In accordance with Monte Carlo method and measures of disproportionality theory, simulate the adverse drug reaction surveillance data by the random mode.
方法参照蒙特卡罗方法基本思，基于不相称性测定理论，采用随机方法对药物不良反应监测数据进行。
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Monte Carlo
Unbiasedness and efficiency for estimating variance components and predicting genetic effects are tested by Mone Carlo simulations.
运用蒙特卡罗模拟方法,验证了遗传模型
性和统计分析方法无偏性。
Methods In accordance with Monte Carlo method and measures of disproportionality theory, simulate the adverse drug reaction surveillance data by the random mode.
方法参照蒙特卡罗方法基本思，基于不相称性
理论，采用随机模拟方法对药物不良反
数据进行模拟。
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Monte Carlo
Unbiasedness and efficiency for estimating variance components and predicting genetic effects are tested by Mone Carlo simulations.
用蒙特卡罗模拟的方法,验证了遗传模型的稳定性和统计分析方法的无偏性。
Methods In accordance with Monte Carlo method and measures of disproportionality theory, simulate the adverse drug reaction surveillance data by the random mode.
方法参照蒙特卡罗方法基本思，基于不相称性测定理论，采用随机模拟的方法对药物不良反应监测数据进行模拟。
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