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Logistic回归和稀有事件logistic回归模型的模拟研究

作　者: 杨晓妍
导　师: 潘晓平
学　校: 四川大学
专　业: 流行病与卫生统计学
关键词: 蒙特卡罗 logistic回归稀有事件logistic回归冠心病危险因素
分类号: R195
类　型: 硕士论文
年　份: 2005年
下　载: 532次
引　用: 3次
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内容摘要

目的寻找logistic回归模型和稀有事件logistic回归模型在不同变量平均事件发生数(events per variable,EPV)情况下的变化规律,为两种模型的正确应用奠定基础,为其它统计模型的类似研究提供方法学借鉴。方法用FoxPro自行编写计算机程序对两次流行病学横断面调查资料分别实施蒙特卡罗模拟研究,改变变量平均事件发生数(EPV),即在EPV=2,4,6,8,10,12,14,16,18,20,25,30的各点,分别模拟500个样本,对logistic回归和稀有事件logistic回归模型进行模拟,从回归系数的频数分布、偏性(bias)、精度(precision)、经验覆盖率(empirical coverage probability)、效能(power)五个方面探讨模型的稳定性。结果两次流行病学调查资料得到类似的结果,即在不同的EPV情况下,两种模型回归系数估计值的真实性会受到影响,表现在:当logistic回归/稀有事件logistic回归的EPV<12/10时,由模型估计的回归系数将从正的或负的方向偏离真值,EPV越低这种偏离越明显;回归系数估计值的变异随EPV的减少而增加:回归系数95%可信区间的估计范围不恰当;回归模型效能降低。结论在进行多变量分析的过程中,当事件发生数比较少而纳入模型中的变量比较多时(EPV<10),无论logistic回归还是稀有事件logistic回归,均难以保

全文目录

摘要  6-8
Abstract  8-10
1 前言  10-14
  1．1 研究背景  10-12
  1．2 研究目的  12
  1．3 研究内容与技术路线  12-14
2 资料来源、特点及质量控制  14-16
  2．1 资料来源  14
  2．2 资料特点  14
  2．3 质量控制  14-16
    2．3．1 数据的计算机录入  14-15
    2．3．2 数据的逻辑查错与整理  15-16
3 方法与结果  16-69
  3．1 资料的预处理  16-17
    3．1．1 血压数据的处理  16
    3．1．2 体格检查数据的处理  16
    3．1．3 实验室检查指标数据的处理  16-17
  3．2 统计分析软件  17
  3．3 资料的描述性分析  17-19
    3．3．1 心血管健康资料  17-18
    3．3．2 高血压调查资料  18-19
  3．4 蒙特卡罗模拟研究  19-69
    3．4．1 基本思想  19
    3．4．2 蒙特卡罗模拟研究的三个主要步骤  19-20
    3．4．3 蒙特卡罗模拟的实现  20-69
4 讨论与总结  69-75
  4．1 关于资料的质量控制  69
  4．2 关于方法  69-72
    4．2．1 统计分析方法  69
    4．2．2 变量的设置  69-70
    4．2．3 建模的策略  70
    4．2．4 蒙特卡罗方法  70-72
  4．3 关于结果  72-73
  4．4 研究特色  73
  4．5 本研究的局限和尚需进一步解决的问题  73-75
主要参考文献  75-80
文献综述  80-105
  1 冠心病、高血压的流行情况  80-88
    1．1 冠心病的定义和分型  80-81
    1．2 高血压的定义和诊断标准  81
    1．3 冠心病的流行情况  81-82
    1．4 高血压的流行情况  82-83
    1．5 冠心病常见的危险因素  83-87
      1．5．1 高血压  84-85
      1．5．2 血脂异常  85-86
      1．5．3 吸烟  86
      1．5．4 糖尿病  86-87
      1．5．5 其它  87
    1．6 高血压常见的危险因素  87-88
  2 二分类数据危险因素筛选的统计分析方法  88-94
    2．1 logistic回归  88-93
      2．1．1 模型的构造  88-89
      2．1．2 模型中参数的意义  89-90
      2．1．3 模型的参数估计  90-91
      2．1．4 模型的假设检验  91-92
      2．1．5 模型中变量的编码或赋值  92
      2．1．6 logistic回归在医学中的应用  92-93
    2．2 稀有事件logistic回归  93-94
  3 统计模拟与蒙特卡罗方法  94-100
    3．1 蒙特卡罗方法  95
    3．2 蒙特卡罗模拟主要步骤  95-96
    3．3 蒙特卡罗方法在医学领域中的应用  96-100
  综述参考文献  100-105
关于程序编写  105-117
致谢  117-118

Logistic回归和稀有事件logistic回归模型的模拟研究

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