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AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

分类表

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文献类型

2 篇 学位论文

馆藏范围

2 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

1 篇 经济学
- 1 篇 应用经济学
1 篇 理学
- 1 篇 数学
- 1 篇 统计学（可授理学、...
1 篇 医学
- 1 篇 临床医学

主题

2 篇 logistic混合效应...
2 篇 纵向数据
1 篇 高血压
1 篇 线性混合效应模型
1 篇 poisson混合效应模...
1 篇 最大最小设计
1 篇 广义线性混合效应...
1 篇 超立方体设计
1 篇 变量选择
1 篇 伪贝叶斯最优设计
1 篇 多响应
1 篇 d-最优设计
1 篇 多层伪贝叶斯最优...
1 篇 不平衡设计

机构

1 篇 上海师范大学
1 篇 哈尔滨工业大学

作者

1 篇 段溪泽
1 篇 姜红燕

语言

2 篇 中文

检索条件"主题词=Logistic混合效应模型"

共 2 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

广义线性混合效应模型试验设计若干问题研究

广义线性混合效应模型试验设计若干问题研究

引用

作者：姜红燕上海师范大学

学位级别：博士

公共卫生学、医药学、社会学、经济学等领域经常出现离散型的响应数据,比如在临床医学试验中,药物是否有效,是否有毒性,服药后的呕吐次数等响应值为二值或计数型,此类数据之间通常会用广义线性混合效应模型来建模.广义线性混合效应模型... 详细信息

公共卫生学、医药学、社会学、经济学等领域经常出现离散型的响应数据,比如在临床医学试验中,药物是否有效,是否有毒性,服药后的呕吐次数等响应值为二值或计数型,此类数据之间通常会用广义线性混合效应模型来建模.广义线性混合效应模型是在固定效应模型的基础上引入随机效应,使得模型既能刻画数据的平均变化趋势,又能刻画数据的相关结构.在已有的工作中,大都假设给定混合效应之后,响应之间的相关性完全由混合效应来描述,个体的多个观察响应值之间是相互条件独立的.其实,个体的混合效应一旦确定之后,个体随时间变化的一系列重复响应之间还存在相关性,此类的数据被称为纵向数据,仅仅通过混合效应来描述其相关性是不够的.比如在药物试验中,为研究药物在人体内的代谢过程,需对药物在试验个体血液中的浓度进行多次重复测量,因此同一个体的多个测量值之间应该是相关的.与混合效应模型相比,纵向数据下广义线性混合效应模型的最优设计问题存在一定的复杂性,主要表现在四个方面:一是除了随机效应以外,响应之间随时间变化的相关性如何建模,此时的模型中会出现更多的相关性结构,二是由于广义线性模型是一类非线性模型,设计准则与固定效应参数、随时间变化的相关性结构中的参数以及由随机效应引入的方差结构中的参数有关,三是每个个体的试验次数与设计变量的值可能相同也可能不相同,四是多响应下,每种响应的观测次数与观测时刻点可能相同也可能不同.本文的研究宗旨之一是如何对此类纵向离散响应数据进行建模,以及如何科学有效地安排试验,使得能用少量的试验次数获得对所建模型具有最有效的统计信息.通过借鉴并发展线性混合效应模型下的建模与分析方法,研究单(多)响应具有混合效应的广义线性模型的最优设计和稳健设计.另外,由于广义线性混合效应模型的最优设计依赖于模型参数,相关的稳健设计有待进一步的研究,本文基于数论方法,讨论一种对最大最小设计准则和超立方体设计准则的改进方法,并以Poisson混合效应模型为例说明该方法的有效性.本文研究工作主要包括下面五个部分:Ⅰ.纵向数据Poisson混合效应模型的最优设计本章把Niaparast(2010)的结果(ρ=0,响应之间条件独立)推广至纵向数据的情形(0≤ρ≤1).AR(1)结构建立纵向数据之间随时间变化的时间序列模型,利用拟似然方法给出模型的近似信息矩阵.为克服局部D-最优设计对模型参数的依赖性,在给定参数的先验分布时,给出了模型的伪贝叶斯最优设计;由于先验分布对最优设计仍存在一定的影响,进一步地,考虑模型的多层伪贝叶斯最优设计.结果显示,在试验经费受限的前提下,纵向数据自相关系数、费用比值均对最优设计有一定的影响.利用D-相对效率,将等距设计与多层伪贝叶斯最优设计也进行了比较.Ⅱ.纵向数据多响应线性混合效应模型的D-最优设计本章考虑纵向数据多响应线性混合效应模型(模型阶数≤4)的D-最优设计问题,利用AR(1)自相关过程描述某个指标重复观测响应之间的相关性.发现一旦给定线性回归的阶数,多个响应之间的相关系数对最优设计点位置的影响很小,特别是重复观测响应向量的自相关系数比较大的时候.在试验经费受限制的条件下,对D-最优设计与等距设计的效率进行了比较,发现自相关系数越大,设计点个数越多,两者的差别越小.还讨论了线性回归模型阶数未知时的稳健设计,发现自相关系数很小时,选择回归阶数尽可能高的线性模型,其对应的D-最优设计效率最高,其次是等距设计;而当自相关系数很大时(接近1),等距设计和对阶数的任意假设所得的D-最优设计效率相差无几(除了模型阶数为3的情形).Ⅲ.纵向数据多响应logistic混合效应模型的最优设计本章考虑纵向数据多响应logistic混合效应模型的最优设计问题.借助二值响应的模型分解和罚拟似然估计方法得到模型的近似信息矩阵.在试验费用有限制的条件下,得到了D-最优设计,并且发现纵向数据之间的自相关系数对设计还是有比较大的影响.由于近似信息矩阵中是含未知固定效应参数的,所得的D-最优设计其实是局部最优设计,为解决这个问题,考虑伪贝叶斯最优设计准则,结果显示伪贝叶斯最优设计准则对纵向数据之间的自相关系数(取值超过0.01)保持了稳健性,新增个体费用与新增一次重复观测费用的比值对最优设计有显著的影响.Ⅳ.不平衡设计下纵向数据多响应混合效应模型的最优设计本章考虑不平衡设计下纵向数据多响应混合效应模型的最优设计问题,多响应为离散-连续混合的情形,且各个响应指标的试验观测次数、观测点可能不完全一致.本章依然采用二值响应的模型分解和罚拟似然估计方法得到模型的近似信息矩阵,利用模拟退火算法得到模型的不平衡D-最优设计,并给出了两个模拟算例.最后,将平衡设计下的线性试验经费函数推广至不平衡设计的情形,据此定义给出不平衡设计下的相对D-效率的定义.Ⅴ.Poisson混合效应模型的一种改进的

关键词：广义线性混合效应模型 Poisson混合效应模型 logistic混合效应模型线性混合效应模型纵向数据多响应 D-最优设计伪贝叶斯最优设计最大最小设计超立方体设计多层伪贝叶斯最优设计不平衡设计

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基于纵向数据对成人高血压患病率影响因素的研究

基于纵向数据对成人高血压患病率影响因素的研究

引用

作者：段溪泽哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

伴随国家实力的增强和全球范围内科学技术的发展,民众的生活水平普遍得到提高,同时医疗水平和公共卫生的进步也延长了人的寿命。多种类疾病的困扰随着个体的生存时间接踵而来。我国居民的高血压患病率总体呈上升趋势,且高血压引起的诸... 详细信息

伴随国家实力的增强和全球范围内科学技术的发展,民众的生活水平普遍得到提高,同时医疗水平和公共卫生的进步也延长了人的寿命。多种类疾病的困扰随着个体的生存时间接踵而来。我国居民的高血压患病率总体呈上升趋势,且高血压引起的诸多心脑血管疾病对人的身体和经济造成巨大威胁,对于高血压疾病的预防和治疗刻不容缓。个体患有高血压的影响因素是复杂和因人而异的。本文旨在探究在社会属性、身体状况、饮食营养和生活习惯等方面中可能影响个体患有高血压的因素以及影响程度,通过广义混合效应模型给出具有说服力的分析。本文将使用中国健康与营养调查收集的中国从2004年至2011年间的四次调查数据进行实例分析。我们首先对高血压的危害和严峻形势进行了分析,通过阅读大量文献对研究中的候选解释变量进行了筛选。然后,我们对全数据进行处理后获得成人高血压数据并完成了深入剖析和描述工作。其次,文章通过拟合logistic混合效应模型对纵向数据进行分析。我们以AIC和BIC准则作为变量选择方法对不同的变量组合构成的模型进行比较,进而完成变量选择工作并获得最终模型。结果表明对患有高血压存在显著影响的变量有个体年龄,性别,劳动强度,能量与碳水化合物的摄入量,腰围和身体质量指数。最后,我们对模型的拟合结果进行了较为合理的解释,并为个体健康和预防高血压疾病提出了建议。

关键词：高血压纵向数据 logistic混合效应模型变量选择

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