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上海市嘉定区农村居民就诊单位选择的影响因素分析——决策树和多分类无序反应变量的logistic回归相结合的方法 被引量：31
1
作者 张娴静 陈政 +14 位作者 赵耐青 罗力 张黎明 王颖 陈进根 张广鹏 邓益川 孙梅 李春芳 马进 谢洪明 华颖 包江波 劭晶晶 郝模 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2005年第2期80-84,共5页
目的分析影响上海市嘉定区农村居民就诊单位选择的因素,并探讨logistic回归分析和决策树(CHAID法)相结合的方法的应用。方法采用多分类无序反应变量的logistic回归分析和决策树(CHAID法)相结合的方法,用似然比检验比较模型之间的优劣,... 目的分析影响上海市嘉定区农村居民就诊单位选择的因素,并探讨logistic回归分析和决策树(CHAID法)相结合的方法的应用。方法采用多分类无序反应变量的logistic回归分析和决策树(CHAID法)相结合的方法,用似然比检验比较模型之间的优劣,确定最佳模型。结果影响嘉定区农村居民选择就诊单位的主要因素是保健制度、年龄、恩格尔系数、性别、看病距离、职业以及保健制度和文化程度的交互作用。结论决策树提供解释变量类别的重新划分和因素之间的相互作用的信息,logistic模型提供因素的主效应作用以及对交互作用是否存在的检验信息,两者结合,可以更加全面地挖掘出对目标变量有影响的因素及因素之间的交互作用。 展开更多
关键词 上海 农村 居民 就诊单位选择 影响因素 决策树 多分类无序反应变量 LOGISTIC回归分析
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单变量的频分多曲线回归分析方法
2
作者 王欣艳 张瑞新 《科学技术与工程》 北大核心 2013年第31期9263-9268,共6页
回归分析中,如果自变量仅有一个,则只能进行单变量回归分析,拟合一条曲线。虽然该曲线能够反应数据发展的总体趋势,但是却不能体现数据在总体趋势周围的波动性,导致依据该拟合曲线的预测值是一种理想取值,偏差较大。针对此问题,提出分... 回归分析中,如果自变量仅有一个,则只能进行单变量回归分析,拟合一条曲线。虽然该曲线能够反应数据发展的总体趋势,但是却不能体现数据在总体趋势周围的波动性,导致依据该拟合曲线的预测值是一种理想取值,偏差较大。针对此问题,提出分频曲线拟合的方法。按照数据所处的层次多次拟合,形成拟合曲线簇,在此拟合曲线簇的基础上,构造多元回归分析算法,实现了单变量的多元回归算法。实验结果表明,该分析算法比传统的单变量回归分析和最小二乘曲线拟合有更好的预测精度,且能够更好地反应数据的波动性发展趋势。 展开更多
关键词 单变量回归分析 多元回归分析 曲线拟合 频分曲线 最小二乘
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高维数据回归分析中基于LASSO的自变量选择 被引量：29
3
作者 张秀秀 王慧 +3 位作者 田双双 乔楠 闫丽娜 王彤 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2013年第6期922-926,共5页
生物信息学背景下普遍存在着高维数据，所谓的“高维”即待估计的未知参数的个数是样本量的一个或几个数量级，例如Van’t Veer（2002）心0等学者收集的乳腺癌数据集共包括259例乳腺癌患者，25000个微阵列基因数据，研究变量个数25000... 生物信息学背景下普遍存在着高维数据，所谓的“高维”即待估计的未知参数的个数是样本量的一个或几个数量级，例如Van’t Veer（2002）心0等学者收集的乳腺癌数据集共包括259例乳腺癌患者，25000个微阵列基因数据，研究变量个数25000远远大于样本量259，存在“高维”现象。传统的方法进行参数估计和统计推断的一个必要前提是待估参数的个数小于样本量，这样统计推断的结果才是稳定、可靠的。 展开更多
关键词 维数 变量选择 回归分析 乳腺癌患者 统计推断 生物信息学 样本量 基因数据
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基于因果关系图进行多因素回归分析的变量筛选 被引量：9
4
作者 郑卫军 王晓燕 王憓 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2014年第5期908-910,共3页
在流行病学研究中,常见的是采用建立线性或者logistic回归的方法分析两种或者多种现象之间的因果关系。观察性的研究中,研究者期望分析某种健康/疾病产生的多种原因,因此在构建线性或者分类回归（如logistic）模型上,往往采用同时纳入... 在流行病学研究中,常见的是采用建立线性或者logistic回归的方法分析两种或者多种现象之间的因果关系。观察性的研究中,研究者期望分析某种健康/疾病产生的多种原因,因此在构建线性或者分类回归（如logistic）模型上,往往采用同时纳入多种变量的方式模拟真实场景来分析这种健康/疾病现象产生的可能原因;临床试验中,虽然研究者主要关注干预或者实验措施的有效性,但是多因素回归模型往往也是最受欢迎的统计学方法。 展开更多
关键词 因果关系 多因素回归分析 变量筛选 LOGISTIC回归 疾病产生 回归模型 统计学方法 流行病学
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基于主成分分析的单变量时间序列聚类方法 被引量：18
5
作者 苏木亚 郭崇慧 《运筹与管理》 CSCD 北大核心 2011年第6期66-72,共7页
针对时间序列数据的高维特性,在进行理论分析的基础上,利用主成分分析法提出了一种单变量时间序列数据降维的新方法,进而提出了基于主成分分析的单变量时间序列聚类方法。其主要思想是在线性空间中的同一组基下,用系数之间的相似性来刻... 针对时间序列数据的高维特性,在进行理论分析的基础上,利用主成分分析法提出了一种单变量时间序列数据降维的新方法,进而提出了基于主成分分析的单变量时间序列聚类方法。其主要思想是在线性空间中的同一组基下,用系数之间的相似性来刻画对应时间序列之间相似性,在理论分析过程中,首先对单变量时间序列数据集进行主成分分析,其次分析了单变量时间序列数据集、样本协方差矩阵的特征向量与主成分之间的关系,并证明了由主成分构成的向量组线性无关。为了进一步验证理论分析结果的正确性和所提算法的有效性,分别利用仿真数据和真实的股票数据进行了数值实验。 展开更多
关键词 多元统计分析 单变量时间序列 主成分分析 聚类分析
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方差分析与回归分析的整合:虚拟变量与设计矩阵 被引量：5
6
作者 郭少阳 郑蝉金 陈彦垒 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2018年第12期25-28,共4页
方差分析与回归分析通常被误认为是两种截然不同的统计方法,实际上,方差分析可以看作是回归分析的一个特例。文章以单因素及两因素方差分析为例,论述了方差分析与回归分析方法整合的原理与过程,通过引入虚拟变量和设计矩阵,回归分析可... 方差分析与回归分析通常被误认为是两种截然不同的统计方法,实际上,方差分析可以看作是回归分析的一个特例。文章以单因素及两因素方差分析为例,论述了方差分析与回归分析方法整合的原理与过程,通过引入虚拟变量和设计矩阵,回归分析可得到与方差分析完全一致的统计结果,并提供更为精炼直观的结果解释。 展开更多
关键词 方差分析 回归分析 设计矩阵 虚拟变量
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用双随机变量回归改进爆破振速回归分析 被引量：16
7
作者 王民寿 郭庆海 《爆炸与冲击》 EI CAS CSCD 北大核心 1998年第3期283-288,共6页
介绍了用双随机变量回归方法改进爆破质点振速回归分析及其计算系统应用程序，对工程实测数据用双随机变量回归分析方法与传统的单变量回归分析方法进行的对比计算表明：该系统程序操作简便，计算精度有所提高；在预测爆破振速，确定爆... 介绍了用双随机变量回归方法改进爆破质点振速回归分析及其计算系统应用程序，对工程实测数据用双随机变量回归分析方法与传统的单变量回归分析方法进行的对比计算表明：该系统程序操作简便，计算精度有所提高；在预测爆破振速，确定爆破安全药量和安全距离时，能优选出更接近实际的爆振经验公式，取得更好的预测效果。 展开更多
关键词 双随机变量 回归分析 爆破振速
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基于单变量分析的我国上市公司两阶段财务预警模型实证研究——以纺织行业为例 被引量：8
8
作者 吴芃 吴应宇 仲伟俊 《东南大学学报（哲学社会科学版）》 CSSCI 2006年第2期18-23,共6页
我国现有的财务预警研究大部分仅限于对上市公司是否会陷入ST来建立预测模型,缺少对公司陷入ST后财务状况预测的进一步研究。应着眼于为上市公司的外部信息使用者建立ST前和ST后两阶段的预测模型,即把正常公司是否会转为ST公司作为模型... 我国现有的财务预警研究大部分仅限于对上市公司是否会陷入ST来建立预测模型,缺少对公司陷入ST后财务状况预测的进一步研究。应着眼于为上市公司的外部信息使用者建立ST前和ST后两阶段的预测模型,即把正常公司是否会转为ST公司作为模型预测的第一阶段,把ST公司是否会暂停上市作为模型预测的第二阶段,可选取包括现金流量指标在内的五种财务指标,以纺织行业为例进行分行业的实证研究,建立纺织行业两阶段的单变量预测模型。研究结果表明这些模型在两个阶段都达到了较好的预测效果。 展开更多
关键词 财务危机 两阶段财务预警模型 单变量分析
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基于变量影响分析与数据变异的回归测试用例生成 被引量：3
9
作者 杨波 吴际 刘超 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第11期2372-2387,共16页
故障修复后,程序员还需验证那些与修复故障相关的区域是否还存在故障或者引入了新的故障,这时有可能需要补充新的测试用例.现有研究大多依赖符号执行等技术,这样可能导致状态空间过大.且现有的研究统一地来考虑程序中控制流相关的故障... 故障修复后,程序员还需验证那些与修复故障相关的区域是否还存在故障或者引入了新的故障,这时有可能需要补充新的测试用例.现有研究大多依赖符号执行等技术,这样可能导致状态空间过大.且现有的研究统一地来考虑程序中控制流相关的故障和数据流相关的故障,但程序中控制流相关的故障与数据流相关的故障存在区别.由于程序运行时的行为与变量密切相关,并且在人工程序调试时程序员经常会关注变量的状态变化.因此该文提出了一种基于变量影响分析和数据变异的回归测试用例方法,通过分析程序中动态执行的变量状态的变化,提炼出了一种变量行为模型,该模型描述了变量自身的状态变化和变量间的依赖关系.利用变量行为模型来找到影响故障的语句集合,基于该语句集合并利用数据变异的方法可以有针对性地补充测试用例.经过实验验证,基于变量影响分析和数据变异的回归测试用例方法,在针对数据流相关的故障修复情况进行验证时效果明显,且要优于随机测试用例生成方法和基于路径覆盖的测试用例生成方法. 展开更多
关键词 故障修复 影响分析 变量 数据变异 回归测试
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单指标分位数回归的变量选择（英文） 被引量：3
10
作者 卢一强 李锋 胡斌 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2015年第1期20-34,共15页
多元非参数分位数回归常常是难于估计的,为了降低维数同时保持非参数估计的灵活性,人们常常用单指标的方法模拟响应变量的条件分位数.本文主要研究单指标分位数回归的变量选择.以最小化平均损失估计为基础,我们通过最小化具有SCAD惩罚... 多元非参数分位数回归常常是难于估计的,为了降低维数同时保持非参数估计的灵活性,人们常常用单指标的方法模拟响应变量的条件分位数.本文主要研究单指标分位数回归的变量选择.以最小化平均损失估计为基础,我们通过最小化具有SCAD惩罚项的平均损失进行变量选择和参数估计.在正则条件下,得到了单指标分位数回归SCAD变量选择的Oracle性质,给出了SCAD变量选择的计算方法,并通过模拟研究说明了本文所提方法变量选择的样本性质. 展开更多
关键词 单指标模型 分位数回归 SCAD 变量选择
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重复观测数据单变量方差分析的前提条件的检验 被引量：16
11
作者 陈长生 徐勇勇 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2000年第2期74-76,共3页
目的　重复观测数据存在自相关性常导致一元方差分析的误用 ,本文探讨一元方差分析两个前提条件的检验。方法　通过标准正交对比变换克服数据间的自相关性 ,应用似然比统计量进行前提条件的检验。结果　给出了重复观测数据一元方差分析... 目的　重复观测数据存在自相关性常导致一元方差分析的误用 ,本文探讨一元方差分析两个前提条件的检验。方法　通过标准正交对比变换克服数据间的自相关性 ,应用似然比统计量进行前提条件的检验。结果　给出了重复观测数据一元方差分析的前提条件检验方法 ,并用软件REP得以实现。结论　只有满足前提条件 。 展开更多
关键词 重复观测 假设检验 单变量方差分析 卫生统计
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体育社会学研究中定类、定序变量的回归分析 被引量：4
12
作者 杨威 杨霆 《体育学刊》 CAS 北大核心 2004年第5期22-24,共3页
回归分析是社会学研究领域中进行多因素分析最重要的研究方法之一,而将回归分析的方法应用到体育社会学实证研究中的较少。学习和掌握西方社会学这种定量分析的研究方法,对提高我国体育社会学研究方法的应用水平和研究水平具有重要意义... 回归分析是社会学研究领域中进行多因素分析最重要的研究方法之一,而将回归分析的方法应用到体育社会学实证研究中的较少。学习和掌握西方社会学这种定量分析的研究方法,对提高我国体育社会学研究方法的应用水平和研究水平具有重要意义。由于体育社会学研究中的变量主要为定类与定序变量,而体育统计教材对定类与定序变量的回归分析方法鲜有论及。从介绍定类与定序变量的回归分析方法入手,旨在为其在体育社会学研究中的应用提供方法指导。 展开更多
关键词 回归分析 定类变量 定序变量 体育社会学
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多元回归中选择自变量的一种简单方法 被引量：3
13
作者 陈家鼎 李东风 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2015年第1期71-88,共18页
在线性回归模型建模中,回归自变量选择是一个受到广泛关注、文献众多,具有很强的理论和实际意义的问题.回归自变量选择子集的相合性是其中一个重要问题,如果某种自变量选择方法选择的子集在样本量趋于无穷时是相合的,而且预测均方误差较... 在线性回归模型建模中,回归自变量选择是一个受到广泛关注、文献众多,具有很强的理论和实际意义的问题.回归自变量选择子集的相合性是其中一个重要问题,如果某种自变量选择方法选择的子集在样本量趋于无穷时是相合的,而且预测均方误差较小,则这种方法是可取的.利用BIC准则可以挑选相合的自变量子集,但是在自变量个数很多时计算量过大;适应lasso方法具有较高计算效率,也能找到相合的自变量子集;本文提出一种更简单的自变量选择方法,只需要计算两次普通线性回归:第一次进行全集回归,得到全集的回归系数估计,然后利用这些回归系数估计挑选子集,然后只要在挑选的自变量子集上再进行一次普通线性回归就得到了回归结果.考虑如下的回归模型:Y_n=X_nβ~*+ε^((n)),其中回归系数β~*中非零分量下标的集合为J_O,设J_n是本文方法选择的自变量子集下标集合,β^((n))是本文方法估计的回归系数(未选中的自变量对应的系数为零),本文证明了,在适当条件下,(?)其中(β^((n))-β~*)J_O表示β^((n))-β~*的分量下标在J_O中的元素的组成的向量,σ~2是误差方差,∑,c是与矩阵(X_n^TX_n)/n极限有关的矩阵和常数.数值模拟结果表明本文方法具有很好的中小样本性质. 展开更多
关键词 变量选择 回归分析 ORACLE PROPERTY
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虚拟变量回归与方差分析的联系 被引量：6
14
作者 甘伦知 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2011年第8期159-160,共2页
文章从模型本身和检验统计量角度分析发现,虚拟自变量回归线性关系显著性检验与对应的单因素方差分析等价,回归系数的显著性检验与两总体均值的比较关系密切。而行、列因素各为2水平的双因素无重复试验方差分析,也能在回归分析中找到等... 文章从模型本身和检验统计量角度分析发现,虚拟自变量回归线性关系显著性检验与对应的单因素方差分析等价,回归系数的显著性检验与两总体均值的比较关系密切。而行、列因素各为2水平的双因素无重复试验方差分析,也能在回归分析中找到等价的检验。 展开更多
关键词 虚拟变量 方差分析 回归分析 假设检验
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如何进一步分析逐步回归分析剔除的自变量 被引量：4
15
作者 马恒运 《统计研究》 CSSCI 北大核心 1995年第6期51-55,共5页
如何进一步分析逐步回归分析剔除的自变量马恒运逐步回归分析的结果是将显著的自变量包含在模型中，而将不显著的自变量剔除置于回归分析之外，这样做的结果并不利于从变量之间的相互联系和相互影响中去研究事物变化的原因和结果，不利... 如何进一步分析逐步回归分析剔除的自变量马恒运逐步回归分析的结果是将显著的自变量包含在模型中，而将不显著的自变量剔除置于回归分析之外，这样做的结果并不利于从变量之间的相互联系和相互影响中去研究事物变化的原因和结果，不利于充分利用调查得来的统计信息，同时... 展开更多
关键词 回归分析 逐步回归分析 自变量
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线性回归模型自变量选择准则的比较分析 被引量：2
16
作者 黄荣坦 《厦门大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 1992年第6期591-594,共4页
将一些自变量过择准则用一种统一的形式表示,并依此得到这些准则所选出的自变量个数的顺序关系,从这些关系推出所给出的广义K-L差异度准则能选取较少的自变量,同时也指出广义K-L差异度准则具有利用数据本身选择惩罚因子的优点。
关键词 线性回归模型 自变量 回归分析
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线性回归分析方法确定自变量X应注意的问题 被引量：1
17
作者 王冬梅 沈颂东 《工业技术经济》 1997年第2期71-76,共2页
线性回归分析方法是人们在经济管理中经常使用的一种定量分析方法。在使用回归分析方法时,对于自变量X的确定,应满足一些条件,否则的话,模型将达不到预定理想的精确度,这个问题应引起使用者的足够重视。
关键词 回归分析 自变量 满足条件
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在医学纵向数据分析中SAS内部逻辑变量的应用
18
作者 刘沛 王灿楠 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2001年第1期44-45,共2页
关键词 医学试验 纵向数据分析 SAS软件 内部逻辑变量
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多元回归分析中自变量共线性研究方法的探讨 被引量：5
19
作者 张新民 沈杰 俞顺章 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 1995年第1期62-63,共2页
在应用多元回归分析方法研究多个因素与某个因素的线性依存关系时,常常因为自变量的共线性而影响回归结果的准确性。为此,笔者在 F 县肝癌相关因素生态学研究中对此进行了探讨。一、基本概念1.方差膨胀因子(VIF):是衡量自变量共线程度... 在应用多元回归分析方法研究多个因素与某个因素的线性依存关系时,常常因为自变量的共线性而影响回归结果的准确性。为此,笔者在 F 县肝癌相关因素生态学研究中对此进行了探讨。一、基本概念1.方差膨胀因子(VIF):是衡量自变量共线程度的一种度量方法。其表达式为: 展开更多
关键词 多元回归分析 自变量 共线性 医用数理统计
全文增补中
回归模型中有影响变量的检测标准及其灵敏度分析
20
作者 胡跃清 《应用数学》 CSCD 北大核心 1996年第3期351-357,共7页
本文从修正的似然入手，得到了回归模型中自变量影响的一种有效度量，它的表达式简洁易在常见的统计软件上实现．这种影响度量可帮助我们建立一个合适的回归模型，作为特例，它可用来检测回归模型中的异常点或强影响点．利用局部影响分... 本文从修正的似然入手，得到了回归模型中自变量影响的一种有效度量，它的表达式简洁易在常见的统计软件上实现．这种影响度量可帮助我们建立一个合适的回归模型，作为特例，它可用来检测回归模型中的异常点或强影响点．利用局部影响分析的思想，我们还研究了这种影响度量的灵敏度，据此可成功地发现对选模有较大影响的观察数据．最后我们给出了一个应用实例． 展开更多
关键词 选模准则 灵敏度分析 回归模型 影响变量
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