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潜在类别混合模型及其在纵向数据轨迹分析中的应用
被引量：
3
1
作者
殷畅
武振宇
郑雪莹
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2022年第4期538-541,共4页
目的介绍潜在类别混合模型及其在纵向数据轨迹分析中的应用。方法以一项限制能量摄入的随机对照临床试验为例,应用潜在类别混合模型进行轨迹分析,结合贝叶斯信息准则、平均后验概率及高后验概率个体所占比例判断最佳轨迹数目及形状。结...
目的介绍潜在类别混合模型及其在纵向数据轨迹分析中的应用。方法以一项限制能量摄入的随机对照临床试验为例,应用潜在类别混合模型进行轨迹分析,结合贝叶斯信息准则、平均后验概率及高后验概率个体所占比例判断最佳轨迹数目及形状。结果四组三次模型最优,人群分为四类减重模式:高体重快速减重组、低体重快速减重组、高体重缓慢减重组及对照组。结论潜在类别混合模型既能识别群体中的异质性,又能考虑到类别内个体发展轨迹,有望广泛应用于纵向数据的处理分析。
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关键词
潜在类别混合模型
纵向数据
轨迹分析
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题名
潜在类别混合模型及其在纵向数据轨迹分析中的应用
被引量：
3
1
作者
殷畅
武振宇
郑雪莹
机构
复旦大学公共卫生学院生物统计学教研室
上海市重大传染病和生物安全研究院
出处
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2022年第4期538-541,共4页
基金
国家自然科学基金(82173613)
上海市市级科技重大专项(重大突出传染病防控关键核心技术研究,ZD2021CY001)。
文摘
目的介绍潜在类别混合模型及其在纵向数据轨迹分析中的应用。方法以一项限制能量摄入的随机对照临床试验为例,应用潜在类别混合模型进行轨迹分析,结合贝叶斯信息准则、平均后验概率及高后验概率个体所占比例判断最佳轨迹数目及形状。结果四组三次模型最优,人群分为四类减重模式:高体重快速减重组、低体重快速减重组、高体重缓慢减重组及对照组。结论潜在类别混合模型既能识别群体中的异质性,又能考虑到类别内个体发展轨迹,有望广泛应用于纵向数据的处理分析。
关键词
潜在类别混合模型
纵向数据
轨迹分析
Keywords
Latent class mixed model
Longitudinal data
Trajectory analysis
分类号
R195.1 [医药卫生—卫生统计学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
潜在类别混合模型及其在纵向数据轨迹分析中的应用
殷畅
武振宇
郑雪莹
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2022
3
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