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AIC结合最优子集法构建logistic回归模型在预测2型糖尿病并发末梢神经病变中的应用
被引量：
9
1
作者
李长平
职心乐
+5 位作者
刘晓红
崔壮
魏风江
柯慧
李妍
马骏
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2010年第6期594-597,599,共5页
目的研究如何快速有效地进行变量的筛选,建立起准确可靠的logistic回归预测模型;针对小样本的特性,如何对模型的泛化能力(即预测性能)进行可靠的评价;并在数据集来源于分离抽样时,对模型进行过抽样的调整,使调整后的结果适用于人群预测...
目的研究如何快速有效地进行变量的筛选,建立起准确可靠的logistic回归预测模型;针对小样本的特性,如何对模型的泛化能力(即预测性能)进行可靠的评价;并在数据集来源于分离抽样时,对模型进行过抽样的调整,使调整后的结果适用于人群预测疾病发生的可能性。方法以2型糖尿病并发末梢神经病变数据为例,采用最优子集法与AIC信息准则相结合对变量进行快速方便的筛选,并采用MonteCarlo模拟抽样的方法(具体为10～100次的3～10折分层交叉验证法)对模型的泛化能力作出评价和比较。结果采用最优子集法与AIC信息准则相结合建立的logistic回归模型,准确率为79.6%,ROC面积为0.8802,经分层交叉验证法验证,泛化能力优于用一般筛选变量方法建立的模型;用先验概率对后验概率进行过抽样的调整,使调整后的结果适用于人群预测疾病发生的可能性。结论建立logistic回归预测模型时,应根据实际情况,尽量尝试多种筛选变量的建模策略,在小样本情况下,若欲对模型的泛化能力做出可靠的评价,可采用分层交叉验证的方法;当样本来源方式为分离抽样时,若研究目的为建立预测模型,则应采用先验概率对后验概率进行调整。
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关键词
LOGISTIC回归
交叉验证法
过抽样
糖尿病并发末梢神经病变
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职称材料
天津市“十二五”期间卫生资源需求预测分析
被引量：
9
2
作者
李长平
贾瑞香
+5 位作者
刘晓红
崔壮
李妍
魏凤江
柯慧
马骏
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2011年第1期9-11,15,共4页
目的本次研究旨在通过建立时间序列相关模型对天津市卫生资源的人、财、物三方面进行趋势分析和预测。方法收集了天津市1980～2008年医院、卫生院卫生技术人员数、床位数、卫生事业费用,运用时间序列相关模型分别对其进行了预测。结果...
目的本次研究旨在通过建立时间序列相关模型对天津市卫生资源的人、财、物三方面进行趋势分析和预测。方法收集了天津市1980～2008年医院、卫生院卫生技术人员数、床位数、卫生事业费用,运用时间序列相关模型分别对其进行了预测。结果对数据进行了时间序列相关分析模型的筛选后,最后选用ARIMA(1,1,1)模型对天津市医院、卫生院卫生技术人员数进行趋势分析和预测,采用随机游走模型对天津市医院、卫生院床位数、卫生事业费用进行趋势分析和预测,其样本内预测其平均相对误差分别为0.023、0.022、0.074,卫生技术人员数和床位数样本外预测结果平均相对误差分别为0.0053、0.012,卫生事业费用数样本外预测相对误差为0.144。结论时间序列方法在天津市卫生资源人、财、物方面预测中显示了较好的精度,预测结果可为我市"十二五"期间卫生资源的配置提供科学的参考。
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关键词
卫生资源
时间序列
预测分析
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职称材料
题名
AIC结合最优子集法构建logistic回归模型在预测2型糖尿病并发末梢神经病变中的应用
被引量：
9
1
作者
李长平
职心乐
刘晓红
崔壮
魏风江
柯慧
李妍
马骏
机构
天津医
科
大学公共卫生学院卫生统计学教研室
天津医
科
大学公共卫生学院流行病学教研室
山东省青岛市胶州中心医院消化呼吸科
出处
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2010年第6期594-597,599,共5页
基金
全国统计科学研究计划项目(2009LY011
2009LY048)
天津医科大学公共卫生学院基金项目(Gwk-2010-01)
文摘
目的研究如何快速有效地进行变量的筛选,建立起准确可靠的logistic回归预测模型;针对小样本的特性,如何对模型的泛化能力(即预测性能)进行可靠的评价;并在数据集来源于分离抽样时,对模型进行过抽样的调整,使调整后的结果适用于人群预测疾病发生的可能性。方法以2型糖尿病并发末梢神经病变数据为例,采用最优子集法与AIC信息准则相结合对变量进行快速方便的筛选,并采用MonteCarlo模拟抽样的方法(具体为10～100次的3～10折分层交叉验证法)对模型的泛化能力作出评价和比较。结果采用最优子集法与AIC信息准则相结合建立的logistic回归模型,准确率为79.6%,ROC面积为0.8802,经分层交叉验证法验证,泛化能力优于用一般筛选变量方法建立的模型;用先验概率对后验概率进行过抽样的调整,使调整后的结果适用于人群预测疾病发生的可能性。结论建立logistic回归预测模型时,应根据实际情况,尽量尝试多种筛选变量的建模策略,在小样本情况下,若欲对模型的泛化能力做出可靠的评价,可采用分层交叉验证的方法;当样本来源方式为分离抽样时,若研究目的为建立预测模型,则应采用先验概率对后验概率进行调整。
关键词
LOGISTIC回归
交叉验证法
过抽样
糖尿病并发末梢神经病变
Keywords
Logistic regression
Cross-validation method
Oversampling diabetic peripheral neuropathy
分类号
R587.2 [医药卫生—内分泌]
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职称材料
题名
天津市“十二五”期间卫生资源需求预测分析
被引量：
9
2
作者
李长平
贾瑞香
刘晓红
崔壮
李妍
魏凤江
柯慧
马骏
机构
天津医
科
大学公共卫生学院卫生统计学教研室
天津市卫生局统计室
山东省青岛市胶州中心医院消化呼吸科
出处
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2011年第1期9-11,15,共4页
基金
全国统计科学研究计划项目(2009LY048
2009LY011)
天津大学公共卫生学院基金项目(GWK-2010-01)
文摘
目的本次研究旨在通过建立时间序列相关模型对天津市卫生资源的人、财、物三方面进行趋势分析和预测。方法收集了天津市1980～2008年医院、卫生院卫生技术人员数、床位数、卫生事业费用,运用时间序列相关模型分别对其进行了预测。结果对数据进行了时间序列相关分析模型的筛选后,最后选用ARIMA(1,1,1)模型对天津市医院、卫生院卫生技术人员数进行趋势分析和预测,采用随机游走模型对天津市医院、卫生院床位数、卫生事业费用进行趋势分析和预测,其样本内预测其平均相对误差分别为0.023、0.022、0.074,卫生技术人员数和床位数样本外预测结果平均相对误差分别为0.0053、0.012,卫生事业费用数样本外预测相对误差为0.144。结论时间序列方法在天津市卫生资源人、财、物方面预测中显示了较好的精度,预测结果可为我市"十二五"期间卫生资源的配置提供科学的参考。
关键词
卫生资源
时间序列
预测分析
Keywords
Health resources
Time series
Forecasting analysis
分类号
R197.1 [医药卫生—卫生事业管理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
AIC结合最优子集法构建logistic回归模型在预测2型糖尿病并发末梢神经病变中的应用
李长平
职心乐
刘晓红
崔壮
魏风江
柯慧
李妍
马骏
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2010
9
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
天津市“十二五”期间卫生资源需求预测分析
李长平
贾瑞香
刘晓红
崔壮
李妍
魏凤江
柯慧
马骏
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2011
9
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职称材料
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