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本文目的是介绍生存资料参数回归模型有关的基础知识。首先,介绍了构建三个常见的生存资料参数回归模型的基本原理,包括指数分布回归模型、Weibull分布回归模型和Log-logistic分布回归模型;其次,介绍了基于图示法判断生存时间服从何种概率分布的方法;最后,介绍了基于最大似然估计法求解参数回归模型中的参数和两个参数回归模型拟合优度的比较。得到如下结论:①当资料中的生存时间服从特定概率分布时,应选用相应的参数回归模型;②图示法可用于粗略判断生存时间服从何种概率分布;③似然比检验可用于包含不同参数数目的两个参数回归模型之间拟合优度的比较。 相似文献
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本文目的是介绍生存资料Cox比例风险回归模型分析的概念、作用及使用SAS软件实现计算的方法。首先介绍相关基本概念,包括"Cox比例风险回归模型简介""模型假定及其检验""参数解释"和"参数估计与假设检验";然后通过一个实例并基于SAS软件演示如何实施生存资料Cox比例风险回归模型分析,内容包括"产生SAS数据集""绘制生存曲线图""判断PH假定是否成立"和"算出参数估计值与假设检验结果"。结果表明:当生存资料满足PH假定时,Cox比例风险回归模型可用于生存资料影响因素分析、校正混杂因素后的组间比较以及对每个个体进行预后指数和生存率的预测。 相似文献
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本文目的是全面介绍生存资料的特点及其常用统计分析方法。生存资料具有以下四个特点:①同时具有生存结局和生存时间;②生存时间可能含有删失数据或截尾数据;③生存时间的分布通常不服从正态分布,常呈指数分布、Weibull分布、对数正态分布;④影响生存时间的因素较复杂且不易控制。生存资料统计分析方法涉及统计描述、差异性分析和回归分析三大类,其中,统计描述主要有Kaplan-Meier(卡普兰-迈耶)估计法和Life table(寿命表)估计法;差异性分析主要有对数秩检验(log-rank test)和威尔考克森检验(Wilcoxon test);而回归分析主要有Cox比例和非比例风险回归模型、参数回归模型。在对生存资料进行统计分析时,需要合理选择统计分析方法,方可全面而又深入地揭示生存资料的内在变化规律。 相似文献
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本文目的是介绍目前使用图形检验比例风险的常用方法。经典的Cox比例风险回归模型要求生存资料满足比例风险假设,而在临床资料中,这个假设往往并不成立。鉴于此,本文首先阐述了比例风险假设的概念;然后介绍了一些检验比例风险假设是否成立的常用图示方法,主要包括Kaplan-Meier生存曲线图、ln[-ln(St)]生存时间关系图、缩放Schoenfeld残差与时间的关系图、SAS软件PHREG过程中ACCESS语句的PH和RESAMPLE选项产生的模拟路径图;最后,基于SAS软件并通过实例演示上述方法的实现。 相似文献
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本文目的是介绍适应性回归模型的构建与求解方法。众所周知,在自变量数目很多时,就会出现维数灾难,此时,统计学家倾向于采用非参数回归模型取代参数回归模型。然而,当自变量数目大到一定程度时,普通的非参数回归模型也不堪重负,于是,适应性回归样条算法应运而生。此法由以下几种统计技术组成:①特殊的变量变换;②基于向前选择法构建过拟合回归模型,再基于向后选择法"修剪"回归模型;③基于"减少在向前选择的每个步骤中,检验B、V和t的组合的数目"的基本思想,实现快速算法;④借助"GCV"和"LOF"作为"拟合优度"的界值,评价已构建的回归模型的拟合效果。此法为复杂数据结构的回归建模提供了新思路。 相似文献
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本文目的是介绍一般计数资料Poisson分布模型回归分析。首先,介绍一般计数资料及其Poisson分布模型构建原理,包括"一般计数资料Poisson分布回归模型的形式"和"一般计数资料Poisson分布回归模型的求解";其次,介绍"一般计数资料Poisson分布回归模型的SAS实现",包括"创建SAS数据集""求出因变量Y的均值和方差""检验因变量是否存在过离散现象""对过离散进行校正"和"基于全部自变量对因变量Y构建多重Poisson分布回归模型"。本文结果提示,在"过离散"不十分严重的情况下,通过在GENMOD过程的"model语句"中增加选项"dist=poisson"和"scale=deviance",可以较好地校正"过离散"导致的不良后果。 相似文献
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本文目的是介绍过离散(即方差明显大于均值)计数资料负二项分布模型回归分析。首先,介绍了过离散计数资料及其负二项分布回归模型构建原理,包括"过离散计数资料负二项分布回归模型的形式"和"过离散计数资料负二项分布回归模型的求解";第二,介绍了"过离散计数资料负二项分布回归模型的SAS实现",包括:(1)"创建SAS数据集";(2)"求出因变量Y的均值和方差""检验因变量是否存在过离散现象"和"基于全部自变量对因变量Y构建多重负二项分布回归模型"。本文结果提示,在"过离散"非常严重的情况下,应使用"负二项分布回归模型"取代"Poisson分布回归模型"。否则,易得出不正确的结果和结论。 相似文献
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本文目的是介绍零膨胀Poisson分布模型回归分析。首先,介绍零膨胀计数资料及其零膨胀Poisson分布回归模型构建原理,包括"零膨胀Poisson分布回归模型的形式"和"零膨胀Poisson分布回归模型的求解";其次,介绍"零膨胀Poisson分布回归模型的SAS实现",包括"创建SAS数据集""呈现因变量Y的频数分布""求出因变量Y的均值和方差"和"基于全部自变量对因变量Y构建多重零膨胀Poisson分布回归模型"。本文结果提示,当计数资料为非严重过离散的零膨胀计数资料时,拟合"多重零膨胀Poisson分布回归模型",可获得满意的拟合效果。 相似文献
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本文目的是介绍加性与广义加性模型回归分析的概念、作用以及用软件实现计算的方法。先介绍有关的基本概念,再介绍基本原理,最后通过一个实例并基于SAS软件演示如何实施加性模型回归分析。结果表明:相对于引入派生变量进行常规多重线性回归分析而言,加性与广义加性模型回归分析能够更好地提升模型对资料的拟合效果。 相似文献
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本文目的是介绍与泊松分布回归模型有关的6个基本概念、计算方法、一个临床调查实例及其SAS实现。基本概念包括泊松分布、泊松分布回归模型、偏移量、标准化死亡比(SMR)、偏差信息准则和最高后验密度区间。计算方法涉及泊松分布回归参数的经典估算方法和贝叶斯估算方法。临床调查实例涉及1975年-1980年苏格兰56个县的唇癌观察和预期病例的数据。本文给出了采用SAS处理实例中计数资料的全过程,包括基于bglimm过程构建5个泊松分布回归模型和展示预测的SMR与观测的SMR之间的吻合程度。对输出结果作出了解释,并基于模型拟合效果评价统计量,对所构建的多个泊松分布回归模型进行比较,得出了适合本文资料的最优泊松分布回归模型。 相似文献
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本文目的是介绍有限混合模型回归分析的概念、作用以及如何用软件实现计算的方法。先介绍有关的基本概念,再介绍基本原理,最后通过一个实例并基于SAS软件演示如何实施有限混合模型回归分析。结果表明:有限混合模型回归分析最适用于"具有两个或有限的多个频数分布资料进行频数分布曲线拟合"的场合。 相似文献
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