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孤独症研究中Hurdle模型的变量选择方法
1
作者
刘成烽
李姣
+3 位作者
王学钦
易莉
冯聪
谭海珠
《中山大学学报（医学科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第4期505-511,共7页
【目的】在研究孤独症等心理学课题的研究过程中,我们经常会碰到一类计数数据,它们会呈现过度离散和零度膨胀等特征。为了探索影响孤独症的真正影响因素,本文提出一种全新的基于Hurdle模型基础上的自适应LASSO变量选择方法 Hurdle-ALAS...
【目的】在研究孤独症等心理学课题的研究过程中,我们经常会碰到一类计数数据,它们会呈现过度离散和零度膨胀等特征。为了探索影响孤独症的真正影响因素,本文提出一种全新的基于Hurdle模型基础上的自适应LASSO变量选择方法 Hurdle-ALASSO,用于实现对这类计数数据的变量选择。【方法】对24名孤独症患者、26名精神发育迟滞患者和28名正常人士分别进行面部识别实验,分别记录他们的眼动轨迹计数数据。利用Hurdle-ALASSO方法对三组具有过度离散和零膨胀特征的眼动轨迹计数数据进行重要变量的筛选。【结果】影响参与者面孔识别的主要因素包括观察路径、注视面孔时间和注视脸部各部位的时间比例。孤独症患者脸部识别的认知过程与精神发育迟滞患者和正常人士相比存在差异,且路径扫视次数并不是导致差异的因素。【结论】Hurdle-ALASSO方法能有效地实现对具有零膨胀和过度离散特征的心理学类计数数据进行变量选择。
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关键词
孤独症
过度离散
零膨胀
计数数据
Hurdle模型
自适应LASSO
变量选择
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职称材料
题名
孤独症研究中Hurdle模型的变量选择方法
1
作者
刘成烽
李姣
王学钦
易莉
冯聪
谭海珠
机构
中山大学
数学与计算科学学院
中山大学
华南统计科学
研究
中心
中山大学
中山
医学院
北京
大学
心理学系
中山大学哲学系//逻辑与认知研究所
汕头
大学
医学院
出处
《中山大学学报（医学科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第4期505-511,共7页
基金
国家"973计划"项目(2012CB517900)
国家自然科学基金项目(11271383)
+1 种基金
优秀青年科学基金项目(11322108)
中央高校基本科研业务经费青年教师培育项目(113003161113)
文摘
【目的】在研究孤独症等心理学课题的研究过程中,我们经常会碰到一类计数数据,它们会呈现过度离散和零度膨胀等特征。为了探索影响孤独症的真正影响因素,本文提出一种全新的基于Hurdle模型基础上的自适应LASSO变量选择方法 Hurdle-ALASSO,用于实现对这类计数数据的变量选择。【方法】对24名孤独症患者、26名精神发育迟滞患者和28名正常人士分别进行面部识别实验,分别记录他们的眼动轨迹计数数据。利用Hurdle-ALASSO方法对三组具有过度离散和零膨胀特征的眼动轨迹计数数据进行重要变量的筛选。【结果】影响参与者面孔识别的主要因素包括观察路径、注视面孔时间和注视脸部各部位的时间比例。孤独症患者脸部识别的认知过程与精神发育迟滞患者和正常人士相比存在差异,且路径扫视次数并不是导致差异的因素。【结论】Hurdle-ALASSO方法能有效地实现对具有零膨胀和过度离散特征的心理学类计数数据进行变量选择。
关键词
孤独症
过度离散
零膨胀
计数数据
Hurdle模型
自适应LASSO
变量选择
Keywords
autism
over-dispersion
zero-inflated
count data
hurdle model
adaptive LASSO
variable selection
分类号
R749.94 [医药卫生—神经病学与精神病学]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
孤独症研究中Hurdle模型的变量选择方法
刘成烽
李姣
王学钦
易莉
冯聪
谭海珠
《中山大学学报（医学科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2015
0
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