Weibull分布法在负偏态资料统计处理中的应用

以Weibull分布法作正偏态资料的中位数及其95％可信区间和正常值统计处理,可取得满意的结果。本文以视力资料为例,用Wcibull分布法对负偏态资料试作其统计处理。 1 方法本文用K-X变换法,把负偏态资料转换为正偏态资料后,再作Weibull分布法的统计处理。     

威布尔分布在正偏态分布资料处理中的应用

通常对于正偏态分布资料采用几何均数法处理,但对于那些经对数转换后不能变为正态分布的资料,这样做却缺乏理论依据;而采用百分位数法处理,又不能充分利用资料内部所蕴藏的信息.本文从理论上阐明用威布尔分布法处理正偏态资料的合理性,并对多份实际资料作了拟合尝试.拟合结果表明:实际频数分布与理论频数分布的拟合优度好,直线化处理后的线性程度高,可提供的信息量丰富,对不同偏态程度的资料适应性强。在医学研究中,正偏态资料颇为多见,因而该法在处理这类资料时具有广泛应用价值。     

偏态分布数据的几种计算方法比较

偏态分布数据一般多采用对数转换法或百分位数法计算均值及均值上限。顺序统计量也是计算偏态分布资料的方法之一。现以塘沽区83年290例尿氟测定结果(呈正偏态分布)为例,用上述三种方法求得95%上限,以便对三种方法进行评价。     

新型农村合作医疗住院费用损失分布拟合

目的:使用损失分布的几种模型方法来研究适合新型农村合作医疗住院费用更科学的模型,方法:分别使用对数正态分布,Pareto分布,Weibull分布Burr分布对陕西省宝鸡市眉县新型农村合作医疗住院病人费用分布曲线进行拟合,利用Matlab 7.1软件进行参数估计并利用χ~2检验,Kolmogorov-Smirnov法分别进行拟合优度检验。结果:新型农村合作医疗参合农民的住院费用的最优分布为Burr分布。结论:采用Burr分布模型可以对新型农村合作医疗住院费用进行有效拟合。     

妇女生育模式概率模型的探讨

目的 寻求恰当的概率函数，建立妇女生育率的数学模型。方法 利用某市2000年的出生登记资料，分别用对数正态函数和Weibull函数拟合生育模型。结果 两种概率函数对累计生育率的拟合效果较为理想；分产次来看，拟合误差随产次的增加而增大。对数正态模型对一产生育率的拟合优度高于维布尔模型，其余各产次两模型的拟合优度差异无显著性意义。结论 生育率较高时，可用对数正态函数和Weibull函数拟合生育模型；生育率较低时。概率模型的拟合效果不佳，可考虑选用其他方法建立生育模型。     

基于第4次国家卫生服务调查的家庭收入不平等指数与人群健康状况的关系分析

目的探讨家庭收入不平等性与人群健康状况的关系。方法本研究利用第四次国家卫生服务调查数据,基于基尼系数的计算原理计算家庭收入不平等指数(HII)。以调查人口占该县区总人口比例的倒数作为权重,拟合标化患病率与HII的加权线性回归方程,并不断加入其他变量探讨其影响是否会被剥夺。结果加权线性回归模型表现出HII与标化患病率的相关关系有统计学意义,且统计学意义不会随着其他变量的剔除与加入而被剥夺。由于标化患病率的分布为偏态分布,拟合对数转换回归模型后其拟合效果有所增加。结论收入不平等性对人群健康状况存在负面影响,应逐步缩小家庭收入不平等,以改善人群健康。     

同安肝癌生存时间分布的统计模型研究

目的 对厦门市同安区1996－1998年发病的肝癌病例的生存时间作分布模型的拟合研究。方法 采用生存分析中常用的三个寿命分布模型：指数模型、Weibull模型和对数正态分布模型来拟合肝癌患者的生存分布模式。结果 同安肝癌患者的生存时间可用Weibull模型拟合。结论 同安肝癌在这三年中均属加速死亡模型，1998年发病的肝癌病人的死亡速率比其他两年小。     

数据正态性简易判断方法及偏态数据幂变换法

许多计量资料的分析方法要求数据分布是正态或近似正态。对于偏态分布的数据资料分析 ,一般有两种处理方法 :非参数检验或对数据作变换使其接近正态分布。当样本含量较小时 ,由于非参数检验方法的检验功效较低 ,因此对数据作变换使其接近正态分布常常是较好的方法。目前 ,检验数据分布的正态性常用W检验法 ,对数据作变换常用平方根变换和对数变换〔1〕。W检验法的计算比较复杂 ,实际科研工作者若不使用专门的统计软件则较难应用该方法 ;而有些偏态分布数据经平方根变换或对数变换后仍是偏态 ,尤其是负偏态数据经平方根变换或对数变换后反而…     

社会健康保险精算中分布拟合模型的应用比较

目的比较多种右偏、厚尾的多参数分布模型与非参数核密度估计在社会健康保险精算中的应用价值。方法应用Gamma分布、Weibull分布、Pareto分布、对数正态分布、Log-logistic分布、Pearson-V分布、逆高斯分布以及非参数核密度估计方法分别对2004年某市某社保人群全年住院医疗赔付额的年龄别、性别数据进行分布拟合比较。结果非参数核密度估计方法的拟合效果远优于各参数分布拟合方法。结论非参数核密度估计对数据依赖程度低,表现稳健,拟合效果理想,在社会保险精算中应用值得推广。     

福建省卫生统计学会第一次学术会议论文摘要

通常对于正偏态资料采用几何均数法或中位数法处理,求几何均数或中位数,以衡量其集中趋势;求几何均数可信区间或中位数可信区间,以估计其可靠程度;作曲线拟合,以掌握其分布规律等。但是,并     

趋势曲线在确定偏态频数分布资料正常值范围上的应用

确定正常值的统计方法很多,本文提出的“拟合趋势曲线”的方法都比较好地确定一般偏态频数分布资料的正常值范围,并且在以下三个方面收到了良好效果:第一,有较为客观     

稳定态二氧化氯消毒剂稳定性能的动力学研究

目的；研究稳定态二氧化氯的稳定性能，并预测其半衰期及有效期。方法：根据化学动力学的原理^[1]，采用恒温加速实验法，运用微分和定积分处理实验数据。结果：采用Weibull分布拟合法，求得反应级数m均接受于1。半衰期（T0.5)为10．5年，有效期为（T0．9）1．59年，热解反应活化能为71．63kJ/mol。结论：稳定态二氧化氯消毒剂的热解反应接近于一级动力学。热解反应活化能在66－250kJ/mol的范围内。以Arrhenius经验方程为基础的加速实验有意义^[2]。Weibull方程线性关系良好。     

胃癌患者生存时间分布的Weibull模型拟合

提出一种对胃癌生存时间作分布拟合时估计参数的简便方法并用于拟合长乐市的胃癌生存时间分布。该方法采用非参数方法估计危险率函数,用直线回归的方法估计Weibull模型的参数。结果表明,采用本文的简便方法建立的Weibull模型能够很好的拟合长乐市胃癌病例的生存情况,长乐市胃癌生存时间分布属减速死亡模型。     

偏态分布资料均数两侧标准差计算方法的探讨

作者将偏态分布资料分为均数上、下两部分、然后分别为其设置与之完全对称的假设变量。从而形成两个完整的假设样本、再按一般方法计算其标准差，即得原样本上、下侧标准差。分别用上、下侧标准差制定的偏态参考人口资料评价标准，可以使实际分布显著地接近预期的分布。     

非参数双变量相关分析方法Spearman和Kendall的Monte Carlo模拟比较

目的对Spearman和Kendall’s tau-b两种非参数双变量相关分析方法在偏态分布和等级变量条件下进行模拟比较。方法应用SAS9.13软件编程,采用Monte Carlo方法,设置不同偏态分布类型、样本量及总体相关系数,比较两种非参数方法的样本相关系数及相对误差的大小。结果Spearman方法较之Kendall方法,估计的相关系数与总体相关系数更为接近,且相对误差更小。结论在双变量为偏态分布和等级变量条件下,Spearman法优于Kendall方法。     

负偏态资料的对数转换

在医学研究资料中,除正态分布外还有不少呈偏态分布。即频数分布的高峰位置不在中央,而是集中在观察值较大的一侧,小的一侧则拖着一条尾巴;或频数分布集中在观察值小的一侧,而大的一侧则拖着一条尾巴,此类资料分别称之为负偏态分布或正偏态分布。实践证明部分偏态资料可以通过观     

负偏态资料的对数转换

在医学研究资料中,除正态分布外还有不少呈偏态分布。即频数分布的高峰位置不在中央,而是集中在观察值较大的一侧,小的一侧则拖着一条尾巴;或频数分布集中在观察值小的一侧,而大的一侧则拖着一条尾巴。此类资料分别称之为负偏态分布或正偏态分布。实践证明部分偏态资料可以通过观察值的对数变换     

Weibull分布拟合的经验似然方法

目的 利用经验似然方法 拟合两参数Weibull分布.方法 采用两个矩条件的经验似然方法,同时利用遗传算法进行求解,应用于若干模拟数据集并与最大似然和分位数估计的结果 做比较.结果 在大样本时经验似然估计与最大似然估计效果相当.结论 经验似然方法 可应用于Weibull分布的拟合.     

平均住院日计算方法探讨

目的合理选择平均住院日计算方法.方法用算术平均数法、中位数法和几何均数法分别计算2001年和2002年北京市某三级甲等医院急性阑尾炎住院手术病人的平均住院日.结果两年急性阑尾炎手术病例的住院日频数均呈正偏态分布,对所有研究病例的住院日取对数值后频数分布近似正态分布.用三种方法分别计算该研究病种的平均住院日,结果算术平均数分别为7.1 d和7.6 d、中位数分别为6.0 d和7.0 d、几何均数分别为6.3 d和6.6d.结论计算平均住院日用几何均数法更为合理.     

单峰偏态资料的正态化及其医学应用

本文提出并讨论的λ方次正态分布由变异系数θ、偏度系数r_1及峰度系数r_2唯一确定。因此对单峰偏态分布的资料可先据其CV,g_1和g_2拟合某λ方次正态分布,然后通过相应的变换(1)使其正态化。其中,位移量K由式(3)来估计。一般来说,变换的强度与g_1成反比而与g_2成正比。