基于机器学习统计思想实现多重线性回归分析

本文目的是介绍基于机器学习统计思想实现多重线性回归分析的方法。首先,简要回答了几个基本问题:什么是机器学习、它能解决的统计学问题及其具体方法;进一步,还粗略地介绍了BP神经网络回归分析方法的基本思路;最后,通过一个实例详细呈现了如何基于R软件实现BP神经网络回归分析的全过程。     

试验设计类型之无法考察交互作用的多因素设计:嵌套设计

本文目的是介绍一种无法考察交互作用的多因素设计类型,即嵌套设计。通过介绍四个具体实例,总结出两种不同的嵌套设计:(1)试验因素之间具有自然属性上的嵌套关系;(2)试验因素对评价指标的影响存在主次关系。通过对实例的解读,揭示嵌套设计具有一个其他多因素设计所缺乏的明显特点,即因素的水平是"纵向连接"而不是"横向组合"的;并从正确合理应用的角度考量,指出了使用嵌套设计时应注意的事项。     

试验设计类型之可以考察全部交互作用的多因素设计:析因设计

本文目的是介绍一种可以考察各级交互作用的多因素设计类型,即析因设计。通过介绍两个实际例子,总结出析因设计的八个特点及优点、缺点。针对实际应用时可能面临的情况或问题,人们可能会对析因设计进行改造,由此产生了析因设计的三种变形,即"含区组因素的析因设计""分式析因设计"和"多因素非平衡组合试验"。最后一种情形,是实际工作者常会使用的,但在对定量评价指标进行差异性分析时需要对原先的分组进行合理拆分,再进行恰当的组合,构造出多种标准的设计类型,以利于分析者选择正确的统计分析方法。     

简单曲线回归分析及其应用

本文目的是介绍可以直线化的曲线回归分析相关内容及如何使用SAS软件来实现。一般来说,采用回归分析研究专业上确实存在联系的两个定量变量之间的依存关系。如果两定量变量之间是直线关系,那么直接采用直线回归分析即可;但在医学实验中,两定量变量之间的关系常常不是直线关系而是曲线关系,此时就应采用曲线回归分析。本文重点讲述可以直线化的曲线回归分析的种类及其SAS软件实现。     

基于贝叶斯统计思想实现多重线性回归分析

本文目的是介绍基于贝叶斯统计思想实现多重线性回归分析的方法。多重线性回归分析时,单纯基于贝叶斯理论导出的公式来估计回归模型中参数的做法并不常见。最常见的做法是基于马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)方法来实现多重回归分析,即把蒙特卡罗方法、贝叶斯统计思想和马尔科夫链等内容有机结合起来,共同完成多重回归分析。在资料基本满足经典统计思想建模的前提条件时,基于贝叶斯统计思想构建多重线性回归模型,其效果等价于基于经典统计思想构建的多重线性回归模型。     

经典统计的回归模型概述

本文目的是系统全面地总结和归纳经典统计中的回归模型及其合理选用的要领。具体方法是先按因变量的性质分为定量因变量与定性因变量两大类,再分别按自变量所具备的不同前提条件,并基于经典统计思想构建相应的回归模型。初步结果为:在定量因变量的场合下,经典回归模型大致有16种不同情形;而在定性因变量的场合下,经典回归模型大致有6种不同情形。总之,在构建经典回归模型时,应当依据因变量的性质和自变量所具备的前提条件,选择最合适的回归模型,才能达到比较理想的统计分析目的。     

正确把握精神卫生临床试验设计三要素的要领（Ⅲ）--观测指标

明确阐释在进行精神卫生临床试验设计时,正确把握"观测指标"的意义和要领。从基本常识出发,基于精神卫生科研的特点,寻找和发现在此研究领域中,怎样做才能被称为正确把握了"观测指标"。通过结合本专业的特点,并结合实例,获得如下的结果,即在进行精神卫生临床试验设计时,必须把握好以下五个方面,1观测指标的分类;2观测指标的选定;3观测指标取值的测定方法;4观测指标测定时间的确定;5观测指标测定次数的确定。在如何确定观测指标问题上,正确把握好前述提及的五个方面,就是抓住了问题的本质,是提高临床试验研究质量的一个重要环节。     

试验设计类型之无法考察交互作用的多因素设计:随机区组设计与拉丁方设计

本文目的是介绍两种无法考察交互作用的多因素设计类型,即随机区组设计与拉丁方设计。通过详细介绍与前述两种设计类型对应的"主要内容""操作方法"和"设计变形",全面展示了这两种设计类型的核心内容、要领和注意事项,为用户正确、合理地选用前述的两种设计类型创造了有利的条件。     

复杂曲线回归分析及其应用

本文目的是介绍曲线方程的两种拟合方法(即直线化法与直接拟合法)之间的区别。通过对一个实例中散点图为"S型曲线"的资料采用直线化法与直接拟合法拟合Logistic曲线回归方程,对所得到的拟合结果进行比较,发现基于粗估值再采用SAS中的NLIN过程直接拟合Logistic曲线回归方程,可以得到更精确的拟合效果。     

新药Ⅰ至Ⅳ期临床试验设计之要览

本文目的是简要介绍新药临床试验的特点和新药Ⅰ至Ⅳ期临床试验设计之要览。新药Ⅰ期临床试验的受试对象是健康志愿者,其研究的主要内容是新药的耐受性和药代动力学;新药Ⅱ期临床试验的受试对象是与药物有对应适应证的患者,其研究的主要内容是探索合适的用药剂量,评价药物的疗效和安全性;新药Ⅲ期临床试验的受试对象是与药物有对应适应证的患者,其研究的主要内容是在更大的样本含量前提下,进一步评价药物的疗效和安全性;新药Ⅳ期临床试验的受试对象是与药物有对应适应证的患者,其研究的主要内容是在新药上市后且在开放和大样本条件下扩大受试者人群,进一步发现前期临床试验的偏差,探讨和发现药物的远期疗效和罕见的不良反应,为临床合理用药提供依据。