基于灰色关联与偏最小二乘回归的住院费分析

目的结合灰色系统理论中的关联分析法与偏最小二乘回归模型,建立人均住院费用的预测模型。方法采用灰色关联分析筛选出人均住院费用的主要影响因子,对因子间进行共线性诊断,建立人均住院费用与主要影响因子间的偏最小二乘回归预测模型,通过实例证明该模型的预测精度。结果经灰色关联分析筛选出人均住院费用最主要影响因素为西药费、中药费,其次为诊疗费,其他费用、检查费、床费和手术费对人均住院费用影响也较大;偏最小二乘回归模型对住院费用拟合和预测准确率较高,平均相对误差较低,分别为-0.000 2%、0.349 3%。结论灰色关联分析与偏最小二乘回归适宜于住院费用影响因素与预测分析,可为样本量小、变量间存在严重共线性资料分析提供参考。     

3种中药颗粒剂的吸湿性及数学模型拟合

[目的]研究干法制粒的中药颗粒剂的吸湿过程特点,并建立数学模型,探索中药颗粒剂吸湿的共性,为中药颗粒剂的防潮提供依据。[方法]选择干法制备的升麻葛根汤颗粒、达原饮颗粒和桃核承气汤颗粒作为模型药,运用静态称重法测定并绘制3种颗粒剂的吸湿等温线和吸湿动力学曲线,利用Origin 9.0统计分析软件进行非线性拟合,以决定系数(R2),均根误差(RMSE)和平均相对预测误差(E)为评价指标,筛选最佳拟合模型。并对3种颗粒剂的粒径和粒形进行表征。[结果]3种中药颗粒剂吸湿等温线GAB模型,吸湿动力学曲线双指数模型的拟合度评价指标R~2更接近于1,RMSE和E接近于0,拟合效果最好,拟合度最高。[结论]GAB模型和双指数模型分别较好地拟合了3种干法制粒中药颗粒剂的吸湿等温线和吸湿动力学曲线。     

溶质线性梯度保留时间的多元回归预测模型

目的:建立准确预测反相高效液相色谱线性梯度条件下溶质保留时间的数学模型。方法:应用最小二乘法构建了溶质保留与梯度参数的多元线性回归模型,并采用了两种不同品牌色谱柱及两种中药提取液对该模型进行了验证。结果:两种不同色谱柱的实验数据均能很好拟合预测模型,对粉葛提取液中14个组分和金银花提取液中13个组分保留时间预测总的平均相对偏差分别为(1.64±1.25)%(n=84),(1.28±0.95)%(n=78),明显低于两种常用梯度保留公式的预测偏差。结论:所建立的回归模型计算简单且对复杂体系中弱保留及强保留组分均能准确地预测。     

基于Alpha稳定分布的二元响应变量回归模型

Logit模型是常用的针对二元响应变量的回归模型,当0-1响应变量不平衡时,Logit模型将会带来连接函数设定错误。为了更灵活地捕捉带偏和厚尾特征,提出了以Alpha稳定分布作为连接函数的二元响应变量回归模型,称之为稳定分布模型。借助期望传播-近似贝叶斯计算（EP-ABC）方法,克服了Alpha稳定分布由于没有概率密度函数解析表达式所带来的困难,同时也解决了高维运算所导致的低接收率的问题。结果表明该模型对平衡或不平衡二元响应变量数据拟合和预测的效果均明显优于Logit、Probit、Cloglog和GEV模型。     

基于BP神经网络的煤工尘肺发病工龄预测组合模型的研究

目的探讨基于BP神经网络的组合模型在煤工尘肺发病工龄预测中的应用。方法采用SPSS18.0中的BP神经网络模型和多重线性回归模型对数据进行分析预测,运用最小二乘加权的方法对二模型进行加权拟合,采用平均相对误差对各模型预测结果进行分析,比较各模型的精确度,从而评价各模型的预测性能。结果由BP神经网络进行预测可以得出发病工龄预测值和真实值大致位于从原点起始的45°线上,符合理想状态下值的分布情况。在对数据进行多重线性回归分析后,得到R=0.967,R2=0.935,对方程进行检验,F=1367.408,P=0.000,表明可以应用此多重线性回归方程进行预测分析。BP神经网络模型,多重线性回归模型,组合模型的均方根误差分别为0.057、0.057、0.052;平均绝对误差分别为1.4、1.46、1.38;平均相对误差分别为0.17、0.12、0.02。结论实证表明,该组合模型的预测精确度比常规BP神经网络模型要好。组合模型的算法概念明确,计算简便,有较高的拟合和预测精度。     

流化床喷雾成粒和摇摆式挤出制粒法对复方丹参片制备用颗粒可压性的影响

目的：探讨流化床喷雾成粒和摇摆式挤出制粒法对复方丹参片制备用颗粒可压性的影响。方法：分别采用流化床喷雾成粒和摇摆式挤出制粒法制备复方丹参片制备用颗粒,用德国85冲Krosh高速压片机试压。结果：流化床喷雾制粒颗粒圆整、类球形,粒径分布较窄,多为14～24目,颗粒细腻,流动性好,颗粒强度较大,压缩度小,收率高,工序耗时仅2.5 h;在设定16 kN片冲压力下85冲Krosh高速压片机压片,流化床颗粒和摇摆式制粒压片硬度、脆碎度无显著性差异,但压片速度有显著性差异。结论：流化床喷雾成粒在片剂制备工艺上有明显优势,值得进一步推广。     

微核试验数据的Poisson和负二项回归模型拟合效果比较

目的 比较Poisson和负二项回归模型对微核试验数据(每1 000个双核淋巴细胞中具有微核的淋巴细胞数)的拟合效果,为微核试验数据的模型拟合提供依据.方法 运用微核试验数据,拟合Poisson分布和负二项分布回归模型,采用对数似然函数、偏差统计量、Pearson χ2统计量和聚集性指数等指标比较2种回归模型对实例数据的拟合效果.结果 负二项回归模型对数似然函数值与自由度的比值(-2.51)大于Poisson回归模型(-3.52);负二项回归模型拟合优度统计量-偏差统计量和Pearson χ2统计量与对应的自由度比值(1.16和1.07)小于Poisson回归模型;聚集性指数的似然比检验(H0:k=0)显示,聚集性指数不等于0具有统计学意义(χ2=1 160.42,P<0.001).结论对于微核试验数据,拟合负二项回归模型要优于Poisson回归模型.     

癌症患者对医疗服务满意度的PLS路径模型

目的:了解癌症患者对医疗服务满意度的状况和模式.方法:用分层整群抽样和问卷调查方法对476名癌症患者的医疗服务满意度进行调查,用偏最小二乘(PLS)路径模型对癌症患者的医疗服务满意度的影响因素和作用模式进行分析.结果:癌症患者对医院医疗服务的评价大多呈偏态分布或双峰分布,PLS路径模型较好地测量了潜自变量与潜因变量之间的关系.结论:PLS路径模型可作为研究癌症患者医疗服务满意度的有效工具.     

非霍奇金氏淋巴癌(NHL)的统计预测

目的 对NHL在各个年龄段患病的趋势与在女性和男性患者的患病趋势进行预测.方法 通过建立二分类Logistic回归模型,运用最小二乘法,利用m a t l a b软件进行编程.并运用多项式拟合、最小二乘拟合等方法对以上所建立的模型进行验证.结果 模型显示,在接下去的五年(2008-2012年)中,在香港,男性和女性患NHL占全部患病者的比例会分别是逐渐地增加、减少.而在接下去的五年中,在澳大利亚,三个年龄段60-64、70-74、80-84患N H L占全部患病者的比例分别是逐渐增加、减少、增加(具体数据见4).     

二次响应面回归模型在胃蛋白酶产品质量控制中的应用

本文将胃蛋白酶生产中质量控制指标－残留蛋白量及影响因素拟合二次响应面回归模型，概率Ｐ＝０．００００，有显著性，残差围绕零随机分布，模型的拟合效果好，由岭嵴分析得到最佳生产工艺条件，水解温度４５．４℃，水解时间３．９ｈ，咖盐酸量３．０％，烘房温度６１．５℃。     

COX回归模型在临床疗效分析中的应用

本文应用COx回归模型,130例职业性白细胞减少症患者进行疗效分析.从10个因子中确定治疗方法、疾病分类和住院次数对近期疗效有明显影响.远期疗效则主要取决于出院时白细胞的多少。最后对Cox模型的应用问题作了简略讨论。     

Research on Modern Nonlinear Dynamic Model of Five-Elements Theory

This article studied on five elements system and set general and strict model expectations combining with Traditional Chinese Medicine Zang-fu organs theory,in which absolute stable state,conditional stable state or transient stability and instability in mathematical models were corresponding to human healthy state,sub-healthy state(pathological plateau phase) and health deterioration state respectively.Model parameters were set up according to the mutual generation and restriction relations among five elements.The dynamic model of Five-Elements System was built,of which impulse responses were corresponding to human response under TCM treatment.Analyses of initial value and excitation response were conducted by numerical simulation and results turned out to meet the requirements of general model expectation:five elements system dynamic model had self-organization function;there existed only one non-global stable point and instability region in the five-dimensional space consisting of variables,in which instability was corresponding to pathological deterioration;system stable region was an unbounded domain and it included the stable sub-regions of special straight line-type,ray-type and line segment-type.Among those ray-types,some contained "Regression Peak" were classed as conditional stable regions while others as absolute ones.The existence of this peak indicates that our body must exceed a "Regression Threshold" when transiting from sub-healthy state(pathological plateau phase) to healthy state through self-regulation mechanism.Impulse excitation can reduce certain threshold and then increase the system health level,which is complied with the operating principle of Five-Elements System and the empirical rule of TCM clinical practice.This model has revealed qualitatively the inherent movement law of Five-Elements System and thus provides a new analysis tool for basic theoretical study on TCM.     

COX回归模型在临床医学科研中的价值

在临床医学科研中常会遇到生存数据的统计学处理分析问题，而比例危险率回归模型（简称COX回归模型）常用来进行影响生存时间的多因素分析；故在论文撰写中需根据科研设计类型和研究变量特征，进行合理的临床流行病学和医学统计学思维，以便得到正确结果。     

应用多元回归模型预测春季农田害鼠发生程度的研究

运用微机对与春季农田害鼠发生程度密切相关的前期因子和春季农田害鼠发生程度之间的关系进行多元回归分析,建立预测模型,并应用该模型进行预测,结果与实际情况完全吻合。     

基于组合模型的交通流量预测方法

随着智能交通系统的蓬勃发展,交通控制和交通流诱导成为智能交通系统(ITS)研究的热门问题,而实现交通控制诱导的关键问题是实时准确的短时交通流量预测,预测的精度直接影响交通控制和诱导的效果。为此,提出基于组合模型的交通流量预测方法,该方法将历史趋势模型和多元回归模型加权组合以建立组合预测模型,并利用加权平均的方法,对较精确的预测值赋予较大的权重,从而提高模型预测的精度。通过对2009年上海城市交通流量预测结果的分析,证明该方法可提高预测准确度。     

COX模型对多发性骨髓瘤的预后因素的分析

目的 :探讨多发性骨髓瘤的预后因素。方法 :用COX模型分析多发性骨髓瘤的预后因素。结果 :选用6 2例多发性骨髓瘤患者 18个变量中 ,用单因素COX模型分析显示临床分期、生活自理程度、血浆钙离子浓度、尿素氮 (BUN)、肌酐 (Cr)和本周氏蛋白是影响预后因素的重要因素 ;多因素COX模型分析显示Cr和生活自理程度是影响多发性骨髓瘤预后的高危因素。A组 (Cr≥ 177μmol·L-1)和B组 (Cr<177μmol·L-1)之间的生存期分别为 8个月和 2 4个月 ,两者间有非常显著性意义。结论 :多发性骨髓的肾损害指标是简便而实用的预后因素。     

人体生物学年龄数学模型的探讨

本文以健康成人随年龄变化的主要生理机能的数值为依据 (X1～10),经电予计算机进行多元逐步回归分忻,分别建立男女性别的生物学年龄估计的最优方程如下:男性:Y=47.66+O.453(舒张压)-1.60(呼吸差)-1.20(关节活动度)-6.80(跟骨脱钙度)女性:Y=s1.44十0.266(收缩压)-2.13(呼吸差)-2.23(关节活动度)-5.78(跟骨脱钙度)     

基于贝叶斯方法的ICU患者死亡概率预测研究

目的：建立ICU患者院内死亡概率（Probabilityof HospitalMortality,PHM）的预测模型,探索利用朴素贝叶斯推理方法预测患者发生院内死亡的可行性。方法：采用回顾性分析的方式对来自心脏、内科、外科和创伤等ICU病房的4000名患者进行研究,从原始数据集中随机划分出30％的独立样本作为验证集,将所建模型与经典的Logistic回归模型进行比较。结果：与LogistiC回归模型相比,朴素贝叶斯预测模型的分辨度提高明显（AUC=0．841）,差异具有统计学意义（p〈0．000）。同时,两者的校准度均不够好（拟合优度检验p〈0．000）。结论：朴素贝叶斯模型能够很好地区分出发生院内死亡的患者,在预测ICU患者的PHM方面,比Logistic回归模型有优势,不过仍有改进的空间。     

季节周期回归模型在肿瘤住院病人中的应用分析

目的了解1999-2004年庐江县某二甲医院肿瘤住院患者的基本构成,并预测2005-2007年该院肿瘤住院患者人数,为医院管理决策提供科学依据。方法整理该院1999-2004年《医院疾病分类年报表》资料,进行统计描述和季节趋势预测。结果1999-2004年该医院肿瘤患者住院人数占同期总住院人数的10.72%,预计2005-2007年肿瘤住院患者分别为1216例、1287例和1359例,且有明显逐年增加趋势。结论该院肿瘤患者住院人数在同期总住院人数中占有相当比重,且有逐年增加趋势。医院管理者应合理分配卫生资源,加强肿瘤科室的建设。     

组合模型在肺癌死亡率预测中的构建和应用

目的 用3种预测方法对肺癌死亡率进行拟合,选择最优方法,建立组合模型并进行预测。方法 用动态数列、joinpoint回归、指数平滑对2001～2013年金昌队列肺癌死亡率进行拟合,选择单项模型形成组合模型进行拟合并预测。组合模型权重系数的计算基于算术平均法、方差倒数法、均方误差倒数法、简单加权平均法。结果 单项预测模型以指数平滑法拟合精度最高,为79.67%,Joinpoint线性回归拟合精度为74.27%。指数平滑与Joinpoint线性回归进行组合,其中以算术平均法及均方误差倒数法预测效果最好,拟合精度分别为86.87%、85.80%。结论 组合模型优于单项预测法,可以用于肺癌死亡率预测。