检索结果-内蒙古大学图书馆

中国地方病学杂志 2005年第3期24卷 354-354,F003页

作者：李康哈尔滨医科大学医学统计学教研室 150001

1临床测量误差的来源　　临床上判断人的生理或生化等功能是否正常,主要依据医学测量结果.无论何种类型的临床测量结果,都不可避免存在误差.临床测量过程包括症状和体征、测量数据和医生判断,每一环节都存在误差并向后传递,其中最基本... 详细信息

1临床测量误差的来源　　临床上判断人的生理或生化等功能是否正常,主要依据医学测量结果.无论何种类型的临床测量结果,都不可避免存在误差.临床测量过程包括症状和体征、测量数据和医生判断,每一环节都存在误差并向后传递,其中最基本和最重要的环节是测量数据;如果测量数据不准确,医生无法做出正确的判断.实际测量结果中可能含有多个误差成分,主要包括生物变异、随机测量误差和系统误差.正确认识不同误差的性质及来源,有助于进行临床诊断和根据数据对临床试验做出客观评价。

关键词：测量误差诊断试验统计学系统误差临床诊断

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条件推断森林在高维组学数据分析中的应用

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中国卫生统计 2016年第2期33卷 215-218页

作者：杨凯侯艳李康哈尔滨医科大学卫生统计教研室 150081

目的探讨条件推断森林(CIF)在自变量相关情况下变量筛选和分类研究中的应用。方法通过模拟实验和实例比较RF和CIF的变量筛选和分类,并通过变量重要性评分和OOB错误率进行评价。结果模拟实验表明,在自变量相关的情况下,CIF的变量筛选结... 详细信息

目的探讨条件推断森林(CIF)在自变量相关情况下变量筛选和分类研究中的应用。方法通过模拟实验和实例比较RF和CIF的变量筛选和分类,并通过变量重要性评分和OOB错误率进行评价。结果模拟实验表明,在自变量相关的情况下,CIF的变量筛选结果明显优于RF的变量筛选结果;实例数据分析结果表明,CIF筛选出变量的OOB错误率低于RF。结论 CIF适用于变量相关的情况,具有实用价值。

关键词：条件推断森林相关变量筛选

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基于bootstrap方法的贝叶斯网络结构学习算法在构建基因调控网络中的应用

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中国卫生统计 2015年第2期32卷 217-220页

作者：李海龙侯艳柯朝甫李康哈尔滨医科大学卫生统计教研室 150081

目的探讨基于bootstrap重抽样方法的贝叶斯网络结构学习算法构建网络的性能,并将其应用于卵巢癌基因表达谱数据分析。方法通过模拟实验和实例验证本文给出的算法构建网络的有效性,同时将这种算法应用于构建基因调控网络。结果模拟实验显... 详细信息

目的探讨基于bootstrap重抽样方法的贝叶斯网络结构学习算法构建网络的性能,并将其应用于卵巢癌基因表达谱数据分析。方法通过模拟实验和实例验证本文给出的算法构建网络的有效性,同时将这种算法应用于构建基因调控网络。结果模拟实验显示,在样本量较小的情况下,基于bootstrap算法构建的贝叶斯网络明显优于普通贝叶斯方法构建的网络;实例分析结果也表明,应用本文的方法能够得到有价值的网络结构。结论应用本文给出的算法能够在样本量较少的情况下得出准确度较高的网络,同时能够给出网络结构中各条边置信度的估计值。

关键词：贝叶斯网络结构学习 bootstrap

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随机对照试验中不依从数据的主分层分析方法

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中国卫生统计 2014年第6期31卷 1090-1092页

作者：陈永杰张秋菊陈霞李慧婷刘美娜哈尔滨医科大学卫生统计教研室 150081

随机对照试验（randomized controlled trials,RCTs）是在＂随机化＂有效控制混杂因素的前提下估计处理效果的标准方法,广泛用于各研究领域中,例如教育研究、医学研究、心理研究及社会研究等[1]。然而,实际中随机对照试验经常会遇到不... 详细信息

随机对照试验（randomized controlled trials,RCTs）是在＂随机化＂有效控制混杂因素的前提下估计处理效果的标准方法,广泛用于各研究领域中,例如教育研究、医学研究、心理研究及社会研究等[1]。然而,实际中随机对照试验经常会遇到不依从和结果缺失两个主要问题[2]。

关键词：随机对照试验分层分析方法不依从标准方法混杂因素教育研究医学研究数

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基因组学数据整合中的批次效应移除算法

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中国卫生统计 2016年第3期33卷 527-529,533页

作者：陈天成侯艳李康哈尔滨医科大学卫生统计教研室 150081

微阵列的基因表达谱已经成为研究癌症细胞转录的重要工具,且成功用于许多肿瘤识别和与癌症相关的生物标志物研究[1-2]。然而,实际中需要大量的样本才能够得到稳定的分析结果,而由于实际的复杂程度及费用问题,每个数据集的样本量受到了... 详细信息

微阵列的基因表达谱已经成为研究癌症细胞转录的重要工具,且成功用于许多肿瘤识别和与癌症相关的生物标志物研究[1-2]。然而,实际中需要大量的样本才能够得到稳定的分析结果,而由于实际的复杂程度及费用问题,每个数据集的样本量受到了限制。为此,可以将已公开的微阵列数据整合,在减少花费同时提高结果的稳定性。

关键词：基因组学微阵列数据基因表达谱数据整合癌症细胞生物标志物费用问题数据集可视化方法均值聚类

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第四讲医学实验设计原则与方法

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中国地方病学杂志 2005年第4期24卷 472-472,F003页

作者：李康哈尔滨医科大学医学统计学教研室 150086

实验设计的思想由***创立.20世纪初,Fisher在Rothamsted农业站工作的14年中(1919～1933),最先接触到的一大批数据(用同一方式施肥达60年的13块田地的日降水量及年收获量)被他称为在"粪堆上受罪",当时Fisher很快被引入到这样... 详细信息

实验设计的思想由***创立.20世纪初,Fisher在Rothamsted农业站工作的14年中(1919～1933),最先接触到的一大批数据(用同一方式施肥达60年的13块田地的日降水量及年收获量)被他称为在"粪堆上受罪",当时Fisher很快被引入到这样一个问题,即如何进行实验才能够得到课题的明确答案?正是从这批有严重缺陷的数据中产生了最重要的结果--实验设计的发明.Fisher提出了随机化、重复试验和区组等思想,并于1921年出版了一书.10年后这些思想被用到了生物医学实验中。

关键词：实验设计临床试验统计学

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高维组学变量筛选方法的稳定性评价方法及应用

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中国卫生统计 2016年第3期33卷 374-378页

作者：王璟涛侯艳李康哈尔滨医科大学卫生统计教研室 150086

目的在高维组学变量筛选过程中,当数据发生轻微变化时,变量筛选方法筛选出的变量会发生一定的变化。本文探索如何评价筛选变量的结果是否稳定。方法通过模拟实验,分析对比了HD、SCSR、TD、KI、CW、RCW六种稳定性评价方法的准确性及变异... 详细信息

目的在高维组学变量筛选过程中,当数据发生轻微变化时,变量筛选方法筛选出的变量会发生一定的变化。本文探索如何评价筛选变量的结果是否稳定。方法通过模拟实验,分析对比了HD、SCSR、TD、KI、CW、RCW六种稳定性评价方法的准确性及变异程度,并通过实例结合PLS、svmRFE和RF三种变量筛选方法对SCSR方法进行了考察。结果当变量排序为随机产生时,SCSR、KI和RCW三种方法基本能够在取各种变量数目情况下始终接近于最小值0。对于置换标签和变量值后的数据集,PLS、RF、svmRFE三种方法的稳定性几乎完全相同,SCSR、KI和RCW三种稳定性评价指标在取不同筛选阈值时都达到了最小期望值。在评价指标的稳定性上,HD和SCSR能够保持很小的变异,具有更好的稳健性。结论 SCSR的准确性和稳定性最好,推荐作为稳定性评价指标。

关键词：组学高维数据变量筛选稳定性

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女性医护人员的期望寿命和主要死因分析

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中国卫生统计 2001年第2期18卷 83-85页

作者：刘美娜袁重胜孙宏哈尔滨医科大学卫生统计教研室 150086

人口寿命的统计分析是研究人口自然变动及人群健康水平与特征的重要指标。人群的健康状况受很多因素的影响 ,包括生活、工作在不同环境下的职业人群。女医护人员的群体健康水平也越来越引起人们的关注 ,应用寿命表法研究有关女医护人员... 详细信息

人口寿命的统计分析是研究人口自然变动及人群健康水平与特征的重要指标。人群的健康状况受很多因素的影响 ,包括生活、工作在不同环境下的职业人群。女医护人员的群体健康水平也越来越引起人们的关注 ,应用寿命表法研究有关女医护人员的死亡情况及期望寿命 ,目前国内外开展尚少。本研究以职业寿命表的方法研究医护人员的期望寿命、死亡水平和死亡原因 ,旨在对该人群的健康水平作出比较客观的评价。资料与方法本研究是以哈尔滨市各大医院的全部在职、死亡和 1999年 12月 31日以前离退休的女医护人员为调查对象 ,并以同期哈尔滨市女性居民为对照人群。回顾调查了 1995年 1月 1日～ 1999年 12月 31日五年的

关键词：人口寿命女性医护人员期望寿命死亡原因分析

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Hotelling T^2检验与u检验、t检验之间的关系

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中国卫生统计 2000年第1期17卷 11-14页

作者：谭瀛蒋知俭郭晓伟哈尔滨医科大学卫生统计教研室 150001

目的　推导反映多元T2统计量与t统计量关系的函数,以揭示T2检验结果与t检验结果差别的本质原因。方法　利用图示方法,在固定t(或r)值条件下,观察r(或t)值变化对T2值的影响,直观地探索T2与t两种检验得到不同结果的可能性。结果　导出T2... 详细信息

目的　推导反映多元T2统计量与t统计量关系的函数,以揭示T2检验结果与t检验结果差别的本质原因。方法　利用图示方法,在固定t(或r)值条件下,观察r(或t)值变化对T2值的影响,直观地探索T2与t两种检验得到不同结果的可能性。结果　导出T2统计量对t,r统计量的函数形式,并证明T2与t两种检验结果差别存在的可能性。结论　导出的函数说明,不仅仅t会影响到T2,相关系数r对T2的影响也不容忽视,并且主要是r的不同造成了T2与t两种检验的结果有差别。

关键词：多元假设检验 Hotilling T^2检验 u检验 t检验

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比例优势boosting算法在高维有序多分类数据分析中的应用

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中国卫生统计 2018年第3期35卷 330-333页

作者：张圆圆赵薇薇侯艳李康哈尔滨医科大学卫生统计教研室 150081

目的探讨比例优势boosting算法在高维组学多分类有序数据中变量筛选和分类预测的应用。方法通过模拟实验和实例比较比例优势boosting算法和其他常用的多分类boosting算法在变量筛选和分类效果中的差异。结果模拟实验表明,比例优势boost... 详细信息

目的探讨比例优势boosting算法在高维组学多分类有序数据中变量筛选和分类预测的应用。方法通过模拟实验和实例比较比例优势boosting算法和其他常用的多分类boosting算法在变量筛选和分类效果中的差异。结果模拟实验表明,比例优势boosting算法的变量筛选效果,尤其在小样本情况下要明显优于其他方式,分类效果略优于其他方式;实例数据分析结果表明,比例优势boosting变量筛选效果要优于其他方式,在分类效果上略低于随机梯度boosting,但优于其他boosting方式。结论比例优势boosting算法适用于高维有序多分类数据,具有实用价值。

关键词：比例优势boosting 有序多分类高维组学

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