半参数回归模型介绍

半参数回归模型介绍＊第三军医大学（６３００３８）易东王文昌张蔚许汝福回归分析技术是揭示医学和生物学现象中各个因素内在联系的有力工具。半参数回归模型是介于参数回归和非参数回归的一种新的回归分析技术，其研究起源于８０年代，并在近几年引起了许多统计学者的关...     

生存分析中的回归模型

生存分析是肿瘤及其他慢性病预后分析的主要方法,自20世纪70年代中期以来,得到迅速的发展,无论在理论或应用方面都受到了人们的重视.常用的回归分析方法可分为三种类型：参数回归、半参数回归以及非参数回归.     

残差自回归模型和Holt双参数指数平滑模型在“一带一路”沿线部分国家婴儿死亡率预测中的应用及比较

  目的  探讨残差自回归模型和Holt双参数指数平滑模型在"一带一路"沿线部分国家（中国-中南半岛经济走廊沿线）婴儿死亡率预测中的应用。  方法  利用越南、老挝、柬埔寨、缅甸、泰国、新加坡、马来西亚和中国1978-2013年婴儿死亡率时间序列数据作为训练集建立残差自回归模型、Holt双参数指数模型，以2014-2016年婴儿死亡率作为验证集验证模型，并比较拟合及预测效果。  结果  在各国婴儿死亡率预测模型拟合中，残差自回归模型各赤池信息准则（Akaike information criterion，AIC）评价指标均优于Holt双参数指数模型。预测方面两模型均显示出较高的预测精度，残差自回归预测模型大部分指标（绝对误差和相对误差）小于Holt双参数指数模型。其中老挝、缅甸、柬埔寨三个国家残差自回归模型对不同年份的婴儿死亡率（infant mortality rate，IMR）预测效果均优于Holt双参数指数模型。  结论  残差自回归模型和Holt双参数指数模型在"一带一路"沿线部分国家婴儿死亡率预测中表现均较好。残差自回归模型的拟合效果更优，残差自回归模型对婴儿死亡率的预测效果在大多数国家大多数年份优于Holt双参数指数模型。     

核平滑半参数回归模型在重复测量资料中的应用

目的探讨应用核平滑的半参数模型处理重复测量资料。方法利用核平滑和带约束的最小二乘法估计参数,并采用Bootstrap建立可信区间。结果用Matlab程序应用模拟数据得到相应结果。结论核平滑半参数模型可作为处理重复测量资料的一种方法。     

基于百度指数的ARDL模型在贵州省手足口病发病预测中的应用探讨

目的 以贵州省手足口实际发病数和百度指数的相关数据为基础,利用自回归分布滞后模型分析关键词百度指数与实际发病数的关系,并对模型的预测效果进行评价。方法 通过中国疾病预防控制信息系统收集贵州省2011年1月1日—2021年12月31日每周手足口病发病数据,同时从百度指数官网收集同期预先定义的手足口病相关关键词在贵州省范围内的百度指数,选取与手足口病实际发病数相关系数r>0.5的关键词纳入分析。以贵州省手足口病实际发病数和百度指数的相关数据为基础建立自回归分布滞后模型（ARDL）,利用ARDL模型对未来发病数进行预测,评价该模型预测效果指标在新型冠状病毒爆发前后是否有差异以及模型远期预测效率的衰减程度。结果 最终筛选出“儿童手足口病”“手足口病吃什么药”“如何预防手足口病”“手足口病有什么症状”4个关键词。建立ARDL(2,5,1,0,0)模型,利用该模型对未来4周发病数进行预测,与实际发病数相比,发现预测效果较好（RMSE=234.42±118.95,F=1.762 1,P=0.209),模型预测能力不受年度变化影响,且预测效果不受新型冠状病毒爆发影响。结论 基于百度指数的ARDL...     

指数平滑技术在出院人数预测中的应用研究

住院病人数量反映了一家医院整体医疗服务的水平和实力,受各种因素的影响较大,使得住院病人数的动态曲线呈现出以一定时间间隔（周、月、季、年等）为周期的循环往复的变化,具有复杂的非线性组合特征[1].同时,随着国家对公共医疗投入水平和城乡居民收入水平的不断提高,人口老年化逐步显现,住院病人数量也在逐年提高.医院住院病人数量呈现出的季节性变化及趋势变化的特征,对医院存货、人事和日常管理等带来更高的要求和更大的挑战.因此,对医院住院病人数量的季节性变化进行预测,具有重要的现实意义.     

半参数与非参数可加风险模型对达菲和中药治疗H1N1流感效果的比较

目的介绍半参数与非参数可加风险模型在事件发生时间分析(time-to-event analysis)方面的应用,并比较它们结果的异同。方法利用鞅方法得到半参数可加风险模型的参数估计,运用核密度估计非参数可加风险模型,用R软件进行相应的计算及统计分析。结果半参数可加风险模型中的系数相当于非参数可加风险模型可变系数的平均。相对于对照组,达菲组、中药组、达菲加中药组分别治疗53、56、29个发热病人就能多一个发热消退的病例。两个模型的生存概率图都表明,达菲、中药、达菲加中药相对不吃药都能有效治疗H1N1流感,中药与达菲的疗效相当,中西药结合的疗效最好。结论在研究者需要对风险的绝对变化进行刻画或Cox比例风险假定不满足时,可加风险模型或许是一个合适的替代。     

ARIMA模型在苏州市空气质量指数预测中的应用

目的借助于自回归积分滑动平均(Autoregressive Integrated Moving Average Model,ARIMA)模型对苏州市空气质量指数进行预测,为空气污染的健康防护预警提供参考。方法运用R软件以苏州市2018年1月1日至12月31日的日空气质量指数为基础,借助于参数估计等筛选最佳的ARIMA模型,以此为基础对苏州市2019年1月1日至1月6日的空气质量指数进行预测,评价其预测效果。结果借助于2018年苏州市日空气质量指数构建了ARIMA(1,1,1)模型,模型的AIC=267.06,Box-Ljung检验的Q统计量为18.558,P=0.775,残差序列为白噪声。空气质量指数的预测值与实际值较为接近,绝对误差的平均值为-7,相对误差的平均值为-4.29%,模型预测效果比较理想。结论 ARIMA(1,1,1)模型能够较为理想的对苏州市空气质量指数进行预测,在空气质量指数预测中具有良好的应用前景。     

AR-EGARCH模型在疾病指数时间序列建模中的应用研究

目的探索带有影响因素的疾病指数时间序列建模方法。方法采用黄瓜霜霉病病情指数时间序列从方法学的角度进行预测方法研究，将主成分回归模型和自回归条件异方差模型结合起来，建立AR（2）-EGARCH（0，2）模型。结果AR（2）-EGARCH（0，2）模型用应变量的过去值、过去误差和自变量的当前值、过去值的线性组合来预测病情，克服了主成分回归模型误差项不独立或存在异方差的缺点。模型取得了较好的预测效果。结论AR（2）-EGARCH（O，2）模型为本研究获得的预测效果较好的时间序列模型。适合于类似时间序列数据的结果预测。     

多水平模型和潜变量增长曲线模型在纵向数据分析中的应用及比较

比较多水平模型和潜变量增长曲线模型在纵向数据分析中的应用。文中以结直肠癌患者术后的生命质量情况为实例，比较两种方法的异同。结果表明两方法的参数估计值结果非常接近，多水平模型在模型构建时较为容易，而潜变量增长曲线模型在模型评价等方面具有优势。两方法均可很好地分析纵向观测的数据，且各有优点，研究者应根据需要选择合适的方法分析数据。     

指数曲线模型在痢疾发病率预测中的应用

目的用指数曲线模型预测痢疾发病率变化趋势,为防控工作提供依据。方法用我国1994—2013年痢疾发病率数据建立指数曲线模型,并进行外推预测。结果痢疾发病率的指数曲线模型为y=e~(4.41946-0.08266x),R~2=0.9782,拟合度高;预测值与实际值差异无统计学意义(t=-0.55,P0.05);回归系数有统计学意义(tb=-23.99,P0.01);用模型外推预测2014—2016年痢疾的发病率为14.64/10万、13.48/10万和12.41/10万。结论用指数曲线模型拟合我国痢疾的发病率效果良好,可为防控工作提供理论指导。     

非线性半相依回归模型在生长曲线研究中的应用

目的探讨非线性半相依回归模型在医学研究领域中的应用。方法以毒理学试验中对四氯化碳CCl4肝细胞毒性的研究为例,应用非线性回归模型分析CCl4肝细胞毒性剂量-反应关系及其与时间的关系。结果 CCl4浓度及时间对乳脱酸氢酶渗出率的影响有统计学意义,且CCl4浓度与时间之间存在交互作用。结论当生长曲线资料中变量之间的关系不满足线性或近似线性关系时,采用非线性半相依回归模型的参数估计方法可以更好的解决这类问题。     

指数曲线模型在我区乙型肝炎发病预测中的应用

进入 90年代以后 ,和平区加强肝炎的防治工作 ,重点开展乙肝疫苗接种工作 ,使年平均发病水平控制在 40 / 10万以下。我们将 1995～ 2 0 0 1年的乙肝年发病率做动态分析及观察并预测 2 0 0 2年乙肝的发病趋势。预测方法采用指数曲线的数学模型〔1〕进行预测。结果与分析依据 1995～ 2 0 0 1年的年发病率 ,试求其指数曲线预测模型 ,并求 2 0 0 2年该病年发病率的预测值 ,结果见表 1。表 1　和平区乙肝 1995～ 2 0 0 1年的年实际发病率和2 0 0 2年预测值 ( 1/ 10万 )年度 年度缩减值X年发病率Y LnY =Y′ 年发病率的估计值 ^Y 剩余误差1 995 …     

应用holt-winters加法模型预测出院人次

目的分析holt-winters加法模型预测出院人次的效果。方法使用Eviews6.0软件,采用holt-winters加法模型预测,并与单参数指数平滑方法的计算结果进行比较。结果加法模型拟合效果很好,加法模型的均方误差较单参数平滑方法小。结论 holt-winters加法模型适用于预测出院人次序列。     

分式多项式模型在流行病学资料分析中的应用

目的 探讨分式多项式模型在流行病学资料分析尤其是处理连续型自变量时的应用.方法 通过研究癌症病人特征与病情是否减轻之间的关系的示例分析说明模型的实际应用.结果 该模型可以揭示癌症病人特征与病情间复杂非线性关系,且可以得出模型的表达式和常用的联系强度指标比值比的大小.结论 分式多项式模型可以有效地处理连续型自变量对结果变量的影响,并能通过灵活多样的方式对结果进行表达.     

非混合生存治愈模型及其在白血病治疗数据分析中的应用

本文介绍一个新的生存分析模型，协变量信息可以分别添加到“易感染人群”和“治愈部分”。此模型可以用来拟合离散生存数据，这类数据往往含有相持的观测和协变量信息。     

双变量响应模型在分析体质指数和年龄对心血管死亡的共同作用中的应用

目的 应用双变量响应模型分析高血压人群中体质指数(body mass index,BMI)和年龄两个因素对心血管死亡(cardiovascular death,CVD)的共同作用.方法 使用上海市闵行区2007-2015年高血压患者随访数据,建立可加COX比例风险模型,分析BMI、年龄与CVD之间的非线性关联以及两变量...     

ARIMA模型与Holt-Winters指数平滑模型在武汉市流感样病例预测中的应用

目的 探讨比较ARIMA模型和Holt-Winters模型在武汉市流感样病例预测中的应用,为流感防控提供科学依据。方法 利用武汉市2012年1月-2017年6月每周流感样病例比例数据拟合建立ARIMA模型和Holt-Winters指数平滑模型,预测2017年7-8月周流感样病例比例,并与实际流感样病例比例进行比较。结果 ARIMA最优模型为 ARIMA(1,0,1)×(0,1,1)52,预测的平均相对误差为6.88%,Holt-Winters的最优模型为乘法模型,预测平均相对误差为13.79%。结论 ARIMA(1,0,1)×(0,1,1)52模型拟合效果较好,预测精度更高,可用于武汉市流感样病例的预测。     

Cox回归模型在产后哺乳与避孕相关关系分析中的应用

应用Cox伴随时间变化变量回归模型来准确的评价产后哺乳与避孕的关系。从天津市河西区随机抽取9个街,344名产后12～18个月的哺乳期妇女进行问卷调查。调查结果表明产后启用避孕措施的时间与哺乳类型无关,但已恢复月经的妇女比仍闭经的妇女更可能选用避孕措施。年轻妇女产后性生活恢复和启用避孕措施的时间较早。建议妇女产后恢复性生活之后,无论完全哺乳还是闭经,都应尽早选择一种适宜的避孕方法。     

结构方程模型方法在流行病学研究中的应用

目的论述结构方程模型(SEM)方法在流行病学研究中的应用。方法简述SEM的主要构成、统计假设和目前常用的软件及这一方法如何在流行病学研究中应用和对应用中的有关问题的处理。结果相对于传统的流行病学方法,SEM是一种综合思维方法,不仅分析因素和疾病之间的关系,也分析因素和因素之间的关系;同样是一种验证性的方法,对于有些复杂问题的流行病学研究,特别是以理论为依据的研究颇为重要;SEM分析能够得到潜在变量的有关参数,并对表述潜在变量的显变量的测量误差做出估计。结论SEM能够应用于流行病学的研究,且具有较传统流行病学分析方法无法比拟的优势。