中国农村家庭食物需求分析（英文）

目的本研究旨在测度收入和其他社会经济变量如家庭规模对食品和营养需求的作用。方法这项研究使用最近的国家统计局农村调查数据,测度中国农村家庭的食物和营养的需求;线性近似几乎理想的需求系统(LA/AIDS)是用来估计价格和支出弹性,以及社会经济变量对粮食需求模式的影响。然后,使用一个基于广义工具变量方法分析营养需求的决定因素。结果结果表明,收入和其他社会经济变量对食物和营养的需求产生显著的影响。营养需求的支出弹性范围从蛋白质的0.34到胆固醇的1.10。结论这些结果反映食品组的高支出弹性几乎随着收入的升高而同步增加。     

基于贝塔函数探究牙弓曲线的主要决定因素

目的:用贝塔函数研究牙弓曲线,探究牙弓曲线的主要决定因素。方法:用最小二乘法求解贝塔函数的曲度参数β,比较各牙齿的数据测量误差和数据缺失对β正确估算的影响。结果:男性上颌和下颌、女性上颌和下颌的β参数值分别为:0.708 2和0.723 6、0.701 0和0.714 5;用贝塔函数拟合牙弓曲线的拟合优度分别为:0.998 2和0.995 5、0.997 2和0.995 0。第一磨牙的数据测量误差和数据缺失对β正确估算影响较大。结论:第一磨牙和第二磨牙是男女上下颌牙弓曲线的主要决定因素。     

以生存时间为疗效指标的临床试验转组研究中RPSFT法与BW法进行处理效应估计的性能比较

目的:本文介绍等级结构保留失效时间模型(rank preserving structural failure time models,RPSFT)和BW法(the method of Branson and Whitehead)在临床试验转组研究中的应用,并对两种方法进行比较。方法:以部分对照组受试者在试验中途转至试验组为例,采用计算机模拟试验,查看不同截尾率、转组率水平下,RPSFT法和BW法估计试验药疗效的效果。以及探讨与传统的ITT法相比,RPSFT法和BW法的检验效能和Ⅰ类错误控制情况。结果:RPSFT法和BW法估计试验药疗效的准确性高,与传统的分析方法比较,引入的偏倚小。随着转组率和截尾率增大,RPSFT法与BW法的偏倚逐渐增大,估计的试验药疗效低于真实疗效,但RPSFT法的偏倚比BW法小。两种方法估计的均方误差(MSE)十分接近。当截尾率较大(40%)时,RPSFT法的MSE比BW小。随着转组率增大,两种方法的Ⅰ类错误不断升高,普遍高于0.05。与ITT法相比,RPSFT法与BW法的检验效能受转组率的影响小,下降趋势缓慢。结论:在估计试验药疗效的临床试验中,若存在对照组受试者转组到试验组的情况,统计分析以ITT法分析为主,RPSFT法和BW法作为辅助分析方法。RPSFT法和BW法相比,当截尾率和转组率均较高时,参数估计优先考虑选择使用RPSFT法。     

区间删失生存数据的统计分析方法及其应用北大核心CSCD

在临床研究中,当只知道事件发生在某一给定的时间区间内,而不知道其确切时间点时,将这类数据称为区间删失数据（interval censored data）,表示为T∈（L,R][1],其中T表示个体的生存时间,L表示删失区间的下界,R表示上界。显而易见,区间删失包括左删失和右删失,临床研究中,区间删失现象比较常见,特别是在患者进行周期性随访的临床试验和队列研究中。     

相对误差直线回归模型两种参数估计方法的比较

最小二乘法的原理是观察值与拟合值的绝对误差平方和最小,其评价依据是针对等精度数据而言的,即观测数据具有大体相同的绝对误差,这些误差服从均值为0的正态分布。然而大量的科学研究的观测数据的误差往往是相对误差,即被观测量愈大,允许的实际观测误差也愈大。例如,医学应用中,浓度测定的标准曲线,样品测定的准确度和精度是以相对误差为依据的,这样的数据用通常的最小二乘法将导致参数估计的不准确,因此,以相对误差最小为原理的直线回归的     

参数与统计量

描述总体特征的数值为参数,通常是未知的,一般用希腊字母表示,如μ、σ、π等。描述样本特征的数值为统计量,是已知的或可计算获得的,用英文字母表述,如S、P等。从总体中随机抽样可获得样本,以样本为基础、通过统计推断(参数估     

Bootstrap方法在Cox模型参数估计中的应用

目的：探讨自变量分布极偏时Cox模型的参数以及区间估计是否准确，引入Bootstrap法对其加以验证。方法：拟合Cox模型研究痰检结果与肺癌发病风险的关系，使用非参数Bootstrap法验证Cox模型的参数估计值、可信区间是否有效。结果：两的参数估计值和大部分可信区间基本一致，个别变量的可信区间不一致，Bootstrap可信区间的下界更低，甚至变为负值。结论：当自变量分布极偏时，Cox模型所估计的参数可信区间可能有偏，Bootstrap可信区间更准确。     

一种非线性稳态自适应优化方法

结合系统优化和参数估计的修改二步法(MTS),提出了单参数在线修正模型的非线性优化控制自适应方法。根据Lyapunov稳定性定理,给出了MTS法稳定收敛的最优协调增益K的在线计算方法,大大加快了算法的收敛速度,以甲醇制甲醛生产优化控制为例,仿真结果表明,该方法是有效的。     

链二项分布模型在传染病资料分析中的应用

由于传染病资料不同于一般的医学资料，有其自身的特殊性：传染病资料不是精心设计的实验的结果，而是来自对自然发生的传染病的观察；传染病资料的观察之间存在高度的相依性，即非独立性(non-inde-pendent)；一般说来，感染过程只能被部分观察。因而传统的统计学方法不再适用。为此，本文简单介绍一下适用于传染病资料分析的链二项分布模型。     

小地域分析的研究进展

传统流行病学研究疾病的的空间分布．探讨疾病的危险因素，总是基于较大的范围收集数据和整理资料，并进行分析处理后得出结论。这些结论因为要求观测单位（地域或人口）相对过大，淹没了疾病分布中局部的、特征性的规律，所以不可能是疾病在地理上的真实反映，也就不适合于检测与空间定位有关的环境危险因素，尤其是对于罕见病如肿瘤的发病和死亡的研究就更显出其不足。但如果我们直接用小地域资料进行参数估计，也会因为样本含量小，