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成组删除法和多重填补法对随机缺失的二分类变量资料处理效果的比较 被引量:5
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作者 王曼 施念 +1 位作者 花琳琳 杨永利 《郑州大学学报(医学版)》 CAS 北大核心 2012年第5期642-645,共4页
目的:评价两种随机缺失的二分类变量资料处理方法。方法:以艾滋病中医症候的调查资料为数据来源,利用SAS9.2对完整数据集随机模拟,构建不同比例的随机缺失数据集,对缺失数据集采用多重填补法中的lo-gistic回归法(MI/logistic)进行填充处... 目的:评价两种随机缺失的二分类变量资料处理方法。方法:以艾滋病中医症候的调查资料为数据来源,利用SAS9.2对完整数据集随机模拟,构建不同比例的随机缺失数据集,对缺失数据集采用多重填补法中的lo-gistic回归法(MI/logistic)进行填充处理;同时对缺失数据集采用成组删除法进行处理;根据各个数据集建立logis-tic回归模型,与完整数据集进行比较。结果:缺失10%时,成组删除法处理结果与完整数据集更接近;缺失20%~40%时,MI/logistic填补后常数项和x的回归系数明显偏离完整数据集;缺失50%时,MI/logistic填充2次时x的回归系数和标准误更接近于完整数据集;缺失60%时,MI/logistic填充后x的回归系数严重偏离完整数据集,成组删除后x回归系数的标准误明显偏离完整数据集。结论:缺失较少(缺失率<40%)时,成组删除法处理效果较好;缺失50%时,采用MI/logistic回归法填充效果更好;缺失60%以上时,两处理方法均不理想。 展开更多
关键词 二分类变量 缺失值 成组删除法 多重填补法
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配对二分类变量间的差异的区间估计 被引量:1
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作者 魏朝晖 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2000年第5期310-311,共2页
关键词 配对二分类变量 差异 区间估计
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临床试验中多个终点变量同时评价的多元logistic模型 被引量:6
3
作者 于浩 丁红 +3 位作者 赵杨 苏炳华 丁德云 陈峰 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2007年第3期251-254,共4页
目的研究临床试验中多个终点变量的同时分析。方法采用多元logistic回归模型,通过对原始资料的格式作适当变换,构造一个虚拟水平,视结果变量为1水平上的观察单位,以患者作为2水平单位,建立2水平logistic模型,对试验组和对照组的疗效,以... 目的研究临床试验中多个终点变量的同时分析。方法采用多元logistic回归模型,通过对原始资料的格式作适当变换,构造一个虚拟水平,视结果变量为1水平上的观察单位,以患者作为2水平单位,建立2水平logistic模型,对试验组和对照组的疗效,以及患者的年龄,性别,观察指标的基线值,中心效应等协变量进行分析。结果多终点的多元logistic回归模型既可以对单个结果变量进行分析,还可以对多个结果变量进行同时分析,并在扣除组间差异、协变量的影响后,估计两个结果变量之间的相关性。当受试者的多个结果有部分缺失时,该估计方法仍然是有效的。结论多元logistic回归模型可以对多个终点变量进行同时分析。 展开更多
关键词 主要终点变量 多元二分类变量 多元logistic模型 多水平模型
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潜类别分析原理及其在聚类分析中的应用 被引量:14
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作者 孟灿 武俊青 +4 位作者 李玉艳 周颖 李娜 张玉风 赵瑞 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2010年第3期237-239,共3页
目的探讨潜类别分析在多个二分类反应变量聚类分析中的应用。方法利用SAS软件ProcLCA模块,采用单一潜变量潜类别模型,对860名上海市公立性病门诊顾客有关性病预防知识的6个项目调查结果进行聚类分析。结果 4个潜类别的单一潜变量模型是... 目的探讨潜类别分析在多个二分类反应变量聚类分析中的应用。方法利用SAS软件ProcLCA模块,采用单一潜变量潜类别模型,对860名上海市公立性病门诊顾客有关性病预防知识的6个项目调查结果进行聚类分析。结果 4个潜类别的单一潜变量模型是数据拟合的理想模型(G2=38.52,df=36,P>0.05)。依据性病预防知识掌握情况,860名性病门诊顾客可以聚为4个亚群,每一亚群的人数分别为375人、208人、218人和59人。结论潜类别分析适用于多个二分类反应变量的聚类分析。 展开更多
关键词 别分析 多个二分反应变量
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医学研究中交互作用综述 被引量:5
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作者 王慧 高雪 +4 位作者 高倩 李艳艳 和思敏 余红梅 王彤 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2020年第4期629-636,共8页
随着个体化治疗和精准医学的兴起,如何从广泛群体中发现不同亚人群的异质性是现代医学的终极问题和目标,由此开展更有针对性的精准预防和治疗可以得到更大的成本效益。解决此问题的出发点就是寻找病因学和人群健康效应异质性的原因,从... 随着个体化治疗和精准医学的兴起,如何从广泛群体中发现不同亚人群的异质性是现代医学的终极问题和目标,由此开展更有针对性的精准预防和治疗可以得到更大的成本效益。解决此问题的出发点就是寻找病因学和人群健康效应异质性的原因,从统计学的角度看解决此类问题的方法之一就是寻找交互作用,以确定对不同卫生干预措施有显著健康收益的亚组[1-3]。医学研究中交互作用研究的结局通常是二分类变量,如疾病或某个事件是否发生。 展开更多
关键词 精准医学 个体化治疗 成本效益 现代医学 终极问题 病因学 二分类变量 交互作用
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不等概率分层抽样条件下Probit模型的参数估计
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作者 宁自军 隗斌贤 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2004年第4期6-7,共2页
关键词 线性回归分析 不等概率分层抽样条件 PROBIT模型 二分类变量 样本点 参数估计方法
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沿海蝗区东亚飞蝗(Locusta migratoria manilensis)产卵场所选择的Logistic回归模型 被引量:5
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作者 季荣 高增祥 +2 位作者 谢宝瑜 李典谟 曾献春 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第12期5029-5037,共9页
以沿海蝗区南大港水库为研究区域,通过2002和2003两年野外450,50m规则栅格取样获取东亚飞蝗卵块、植物种类及其密度、土壤特性如含盐量、5cm含水量、pH、有机质及地形(阴坡和阳坡)等数据,采用多元Logistic回归模型,运用SAS软件筛选出与... 以沿海蝗区南大港水库为研究区域,通过2002和2003两年野外450,50m规则栅格取样获取东亚飞蝗卵块、植物种类及其密度、土壤特性如含盐量、5cm含水量、pH、有机质及地形(阴坡和阳坡)等数据,采用多元Logistic回归模型,运用SAS软件筛选出与飞蝗产卵场所选择密切相关的变量,建立用于预测飞蝗产卵场所选择的Logistic回归模型。结果表明用植株密度(veg_d)和土壤含水量(water)所组建的模型能较好地预测飞蝗产卵选择,log1[P(Y=1)/(1-P(Y=1))]=21.63-76.23/water-5.43log(water)-0.86(veg_d)。利用拟合优度(Goodness of fit)、预测准确性(Predictive accuracy)及模型x2统计(Model chi-square statistic)等指标对模型进行评价的结果表明,所组建的用于预测飞蝗产卵场所选择的Logistic回归模型是可靠的,且能较好地预测事件是否发生。研究结果为区域蝗灾早期预警提供了科学依据和方法,对今后预测飞蝗产卵地点选择及防治决策有较高的实用性和应用价值。 展开更多
关键词 二分变量 LOGISTIC回归模型 产卵场所选择 东亚飞蝗 沿海蝗区
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上市公司财务危机识别模型的运用比较
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作者 郑旭 《商业时代》 北大核心 2012年第19期58-59,共2页
本文以我国沪深两地上市公司为研究对象,根据同行业且总资产规模相近的原则,选取ST板块中71家上市公司及71家非ST上市公司为样本,建立主成分预测模型、二分类变量logistic回归模型和判别分析模型,用来识别上市公司是否出现财务危机。通... 本文以我国沪深两地上市公司为研究对象,根据同行业且总资产规模相近的原则,选取ST板块中71家上市公司及71家非ST上市公司为样本,建立主成分预测模型、二分类变量logistic回归模型和判别分析模型,用来识别上市公司是否出现财务危机。通过模型比较发现,二分类变量logistic回归模型的实证结果总体上优于另外两种模型,具有较高的识别效果。 展开更多
关键词 财务危机 主成分预测模型 二分类变量logistic回归 判别分析
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