多因子共线性的主成分Weibull回归分析

Weibull回归模型是常用且有效的探讨恶性肿瘤预后影响因素的研究方法.但该方法要求各自变量相互独立,然而预后因素往往存在较强的相关关系即共线性,这种共线性常会增大估计参数的标准误,有时还导致回归系数的方向相反.为解决这个问题,本研究采用主成分改进的weibull回归模型探讨胃癌患者生存时间的影响因素.     

多因子共线性的主成分logistic回归分析

目的 采用主成分改进的条件1ogistic解决原发性开角型青光眼病因研究中的共线性问题。方法 采用l：3配比病例对照设计，利用多重线性回归中的共线性诊断技术进行共线性诊断，以主成分改进的条件logistic回归分析解决共线性。结果 主成分条件logistic回归能改善参数估计，显著降低标准误。结论 主成分改进的条件1ogistic能很好地解决原发性开角型青光眼病因研究中的共线性问题。     

主成分logistic回归模型在消除数据多重共线性中的应用

logistic回归分析法是一种应用最大似然法估计回归系数的回归方法,它不要求变量服从协方差矩阵相等和残差项服从正态分布,因而流行病学研究得到广泛的应用.     

主成分回归分析

本文介绍了一种新的多元回归分析方法——主成分回归分析。该法在自变量间存在多重共线性关系时,对原资料的主成分作回归分析,以消除回归系数中可能出现的不合理符号。并举例说明。     

多元logistic回归的共线性分析

目的 探讨多元ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归分析中共线性诊断的评价指标。方法 通过对ｌｏｇｉｓｔｉｃ模型求解算法的分析,把线性回归中的共线诊断工具推广至非线性,详细介绍了评价过程、诊断标准及解决途径。最后应用到儿童奶瓶龋影响因素分析的实例中加以验证。结果 获得了ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模型中关于共线性的重要信息。勇于列对详细过程进行了解答。结论 诊断方法能有效地检测到共线关系。为进一步采取备择方法提供准确依据。     

某三甲医院新生儿科检验危急值数据的主成分回归分析

目的了解新生儿科危急值的分布规律,为进一步完善危急值管理提供科学依据。方法收集新生儿科2013年至2015年的危急值数据,采用描述性统计及主成分回归法进行数据分析。结果共收集3919例危急值报告,构成比最高的指标依次为血糖(35.8%)、血清钾离子(13.5%)和血细菌培养(11.5%)。主成分分析共提取5个主成分且累计方差贡献率达到74.20%,分别代表新生儿血液系统疾病、感染性状态、血清离子异常以及感染过敏早期阶段。结论通过主成分分析法对检验危急值数据进行分析,为医护人员利用危急值数据判断患儿的疾病严重程度提供参考依据,可以促进医疗质量持续提高。     

利用SPSS进行主成分回归分析

目的：利用SPSS8．0进行主成分回归分析。方法：利用SPSS8．0的Linear Regression,Factor,Analysis,Compute Variable和Bivariate Correciations等过程,结合主成分回归分析的基本原理,介绍整个主要成分回归分析的步骤,结果：用一个实例,描述SPSS8．0各种过程的操作和主成分回归整个计算过程,并且确定“最佳”方程。结论：介绍多重共线性的各种诊断指标,主成分回归分析的优点和注意事项,利用SPSS进行主成分回归分析能达到简便,快捷和准确的统计效果。     

回归分析中多重共线性的诊断与处理

本文讨论了几个常用于回归分析中多重共线性诊断的指标，并结合实例说明了多重共线性的诊断与处理方法。对于更好地发挥统计软件的作用，并保证所得回归模型有较好的应用效果是很有意义。     

江苏省居民生活质量主成分回归分析

目的：了解和掌握江苏省居民综合生活质量情况,为制定提高我省居民生活质量有关决策提供参考。方法对18周岁以上居民进行入户问卷调查,收集有效问卷1806份,进行典型相关分析和主成分回归分析。结果第一对典型变量相关系数为0.685,表明主、客观生活质量维度之间具有相关性。综合评价显示主观生活质量评价比客观生活质量评价对综合生活质量评价的影响更大。结论江苏省居民主、客观生活质量两者相互影响,物质生活条件提高能够影响主观幸福感;提高主观生活质量对居民总体生活质量提高更有价值,因此加快我国精神文明的发展,对提高国民生活质量满意度意义重大。     

预后因子存在共线性时Cox模型的拟合方法

实际背景Ｃｏｘ模型〔1～3〕假定瞬时死亡概率即危险函数为ｈ(ｔ|ｘ)=ｈ0(ｔ)ｅｘｐ(ｘβ)其中β=(β1,β2,…,βｍ)′为回归系数向量,若某个系数的符号为负,则其所对应的因子是保护因子,否则为危险因子,ｘ=(ｘ1,ｘ2,…,ｘｍ)为预后因子行向量,一般假定其与生存时间无关,ｈ0(ｔ)为基本危险函数,只与生存时间有关,但形式未知。于是生存函数可表示为Ｓ(ｔ)=ｅｘｐ(-∫ｔ0ｈ(ｕ|ｘ)ｄｕ)=Ｓ0(ｔ)ｅｘｐ(ｘβ)其中Ｓ0(ｔ)=ｅｘｐ(-∫ｔ0ｈ0(ｕ)ｄｕ)为基本生存函数,一般采用乘积极限法或ＢＲＥＳＬＯＷ法估计。对β的估计则通过构造偏似然函数进…     

基于主成分回归分析的尿酸与相关影响因素研究

目的利用主成分回归分析法探讨尿酸水平与体检和血生化指标的相关性。方法采用分层整群随机抽样方法,被调查者均接受问卷调查,测量身高、体重、血压、腰围(WC),检测尿酸(UA)、空腹血糖(FPG),血红蛋白(Hb)、甘油三脂(TC)、总胆固醇(TG)、高密度脂蛋白胆固醇(HDL-c),低密度脂蛋白胆固醇(LDL-c)。结果高尿酸组与尿酸正常组比较,各项指标差异有统计学意义(P0.01);主成分回归分析年龄、血红蛋白、空腹血糖、甘油三脂、BMI、腰围、收缩压与血尿酸值成正相关,HDL与血尿酸值成负相关。结论主成分回归分析能较好解决尿酸相关指标的多重共线性,尿酸与糖尿病、肥胖、高血压、血脂异常密切相关。     

主成分分析和数据包络分析的联合应用

目的 联合应用主成分分析和数据包络分析以综合评价某医院各临床科室的相对效率,提出改善建议.方法 根据医院情况,选择财务、工作量和病人满意度等各方面有代表性的12个指标,计算出16个临床科室的主成分得分和相对效率值,将2者分别排序并综合于二维象限,直观地评价和判断各科室相对效率.并得出非有效科室的松弛量,指出需调整的投入产出量,以达到相对有效.结果 二维象限显示各科室2种方法间排序一致,差异无统计学意义（P〉0.05）.位于第一象限的普外科、神经内科、肿瘤内科相对效率高（最优解θ=1）、综合情况较好 （PCA得分〉1）;而第四象限的小儿外科、眼科等相对效率高（最优解θ=1）,但主成分得分低（PCA得分〈-1.5）,规模偏小综合实力较差,应考虑予以发展;第二、三象限的感染病科、血液内科和口腔科则效率较差,为达到科室相对有效,在产出不变时,实际占用总床日数、职工人数、工资和福利、固定资产、材料及一次性消耗等投入应根据松弛量进行调整.结论 主成分分析和数据包络分析能互相补充,既体现评价单元的综合差异,又可比较相对效率,联合应用可以更全面地评价各决策单元.使用二维象限能更直观的判断较多评价单元的相对效率和综合情况,可以考虑在医院管理决策中予以推广.     

主成分回归分析在细菌性痢疾与气象因素关系中的应用

[目的]研究细菌性痢疾发病与气象因素的关系;探讨主成分回归分析在细菌性痢疾发病与气象因素关系中的应用. [方法]将成都市1999～2005年细菌性痢疾发病情况进行描述性分析,其月发病数和同期气象因素资料进行相关分析、主成分回归分析. [结果]细菌性痢疾发病率有明显的季节性,病例以夏秋季(5到10月份)较多.相关分析表明细菌性痢疾月发病率与气温、降雨量呈正相关(r1=0.930,P1<0.05;r2=0.896,P2<0.05),与雾日呈负相关(r=-0.585,P<0.05);主成分回归分析建立了菌痢发病与气象因素的预测方程,对细菌性痢疾发病率影响较大的气象因素有风速、气温和降雨量.[结论]高温高湿易引起细菌性痢疾的高发;主成分回归建立的方程可对细菌性痢疾的月发病率进行预测.     

基于最优子集上的主成分回归

主成分回归分析在处理共线性问题上已得到了很大的应用 ,传统意义上的主成分选择是根据特征根的大小来决定的 ,常用的两种方法 :一是删除近似为零的特征根所对应的主成分 ;二是利用累积贡献率来保留主成分 ,它们的一个主导思想都是将特征根从大到小排列 ,然后进行选择 ,上述方法都可称为ｔｏｐ ｄｏｗｎ法〔1～ 3〕。ｔｏｐ ｄｏｗｎ法的弊端有两个 ,一是近似为零或累计率的界限没有严格的标准 ,二是没有利用上因变量的信息 ,而我们建立的模型的最终是为了预测。为此 ,提出以下最优子集法 (ｂｅｓｔｓｕｂｓｅｔｓｅｌｅｃｔｉｏｎ)。原理与…     

精神分裂症患者服药依从性影响因素的主成分回归分析

目的分析精神分裂症患者服药依从性现状及主要影响因素。方法 2017年7月-2019年2月,对武汉市某医院213名精神分裂症患者进行调查研究,分析不同基本情况、病情和治疗情况、康复需求患者服药依从性评分的统计学差异。对影响精神分裂症患者服药依从性的23项影响因素进行降维处理,提取主成分,分析各主成分与影响因素的相关性。以患者服药依从性为因变量,以影响因素为自变量,拟合有序多分类logistic回归方程,分析各主成分对患者服药依从性的综合影响。结果不同性别、年龄、文化程度、婚姻状况、吸烟史、精神分裂症家族史的患者,其服药依从性构成比差异有统计学意义(P0.001)。不同服药知识掌握情况、精神卫生知识掌握情况、医师信任度、定期复诊、病程、月医疗费用、药物副反应、服药种类、服药频次的患者,其服药依从性构成比差异有统计学意义(P0.001)。不同病情信息需求、健康管理需求、就业需求、教育需求、情绪管理需求、社会支持需求、家庭支持需求的患者,其服药依从性构成比差异有统计学意义(P0.001)。健康关注情况(贡献率24.770%)、外界支持现状(贡献率22.457%)、健康管理状态(贡献率20.140%)、疾病治疗情况(贡献率16.318%)、其他个体特征(贡献率13.052%)的累积贡献率96.737%。以精神分裂症患者服药依从性为因变量,以提取的5个主成分为自变量,拟合有序多分类logistic回归方程,各主成分影响大小依次为:健康关注情况(OR=4.572)、外界支持现状(OR=3.935)、健康管理状态(OR=3.597)、疾病治疗情况(OR=3.387)、其他个体特征(OR=3.096)。结论精神分裂症患者服药依从性影响因素众多,提升健康关注、给予更多外界支持、完善健康管理、促进疾病治疗效果可以不同程度改善患者服药依从性。     

2型糖尿病影响因素的主成分Logistic回归分析

目的应用主成分Logistic回归探讨2型糖尿病的影响因素。方法采用病例对照研究设计,选择2012年——2013年间首次诊断为2型糖尿病的住院病人109例为病例组,而同期的非糖尿病住院病人122例作为对照组,应用t检验、线性相关与回归(共线性诊断)、主成分分析、非条件二分类Logistic回归,对两组间的生化代谢指标进行统计分析,P0.05为差异有统计学意义。结果对对照组和病例组的Na+、Cl-、Cr、UA、GLB、DBIL、IBIL、TG、CH、LDL-C、apo A、apo B的含量[(139.55±3.02)、(136.18±5.48)、(103.88±3.70)、(99.30±6.90)mmol/L、(64.96±24.75)、(76.30±52.13)、(353.70±112.39)、(400.38±174.42)μmol/L、(26.87±4.10)、(29.41±4.93)mmol/L、(5.38±5.62)、(3.74±4.35)、(10.74±6.30)μmol/L、(1.64±1.22)、(4.69±5.91)、(4.98±1.15)、(5.47±1.95)、(3.14±0.98)、(3.77±1.91)mmol/L、(1.35±0.34)、(1.22±0.45)、(1.00±0.28)、(1.38±1.11)g/L]差异有统计学意义(P0.05)。Logistic回归分析显示,Na+、Cl-、Cr、UA、GLB、DBIL、IBIL、TG、CH、LDL-C、apo B等因素与2型糖尿病有关联。结论 Cr、UA、GLB、TG、CH、LDL-C、apo B是2型糖尿病患者的危险因素,建议采取改善不合理饮食、加强体育锻炼和增强体质来降低危险因素水平。     

定性数据的主成分分析及其SAS实现

目的探讨主成分分析在定性数据分析中的应用及其SAS实现。方法采用分层整群抽样方法,随机抽取某血吸虫病流行区1 247户家庭进行问卷调查,并应用主成分分析法对居民家庭经济状况进行综合评价。结果 21个家庭经济状况的变量主要受前6个主成分的影响,6个主成分依次主要综合了一般的日常生活用品、家庭收支情况、家庭固有资产或不动产、高消费家庭生活用品、家庭农用机械及耕牛的信息。结论进行主成分分析时,应根据数据类型选用合适的主成分分析方法,可以获得更为客观的分析结论。     

logistic回归模型共线性三种降维方法的模拟比较研究

目的 logistic回归模型中解释变量存在共线性的情形下,比较联合式偏最小二乘logistic回归(IPLSLR),耦合式偏最小二乘logistic回归(CPLSLR)和主成分logistic回归(PCLR)三种降维方法所得到的回归系数估计的偏差和稳定性。方法运用MonteCarlo随机法,采用SAS软件编程,模拟估算不同共线性情形下三种降维方法所得到的回归系数估计均值及标准差。结果简单共线性情形下,IPLSLR与CPLSLR回归系数估计的偏差较小,PCLR估计则相对稳定。多重共线性情形下,当样本量较大时,若共线性较高,IPLSLR,CPLSLR和PCLR均获得偏差较小、稳定性较好的回归系数估计;若共线性较低,PCLR回归系数估计的偏差明显大于IPLSLR和CPLSLR。当样本量较小时,IPLSLR与CPLSLR在回归系数估计偏差和稳定性方面互有优劣。结论应根据共线性的程度和样本量的大小决定使用相应的降维方法用于处理logistic回归模型中共线性情况。通过对三种降维方法不足的分析,提出了进一步改进的原则。     

主成分回归中异常点的稳健诊断

目的探讨主成分回归模型中存在异常点时的稳健诊断方法。方法采用基于MVT和LMS方法的一种稳健主成分回归方法来诊断异常点，并结合实例进行方法的对比。结果与未去除异常点时得到的回归方程相比较，具有较小的残差平方和，拟合效果较好。解决了主成分回归中存在异常点的问题。结论当主成分回归中存在异常点时，本文中所述的稳健诊断方法具有较高的稳健性，在主成分回归分析中有较好的应用前景。     

鼻咽癌非病毒危险因素的主成分改进Logistic回归分析

[目的]应用主成分改进的Logistic回归模型评估非病毒危险因素在中国南方鼻咽癌发病中的作用. [方法]采用病例-对照研究方法,选择来自梧州市和苍梧县及其周边两广高发市县的经病理学确诊的鼻咽癌病人1010例,以及正常人对照1009例.病例与对照的EB病毒IgA/VCA检测均为阳性.对有关暴露因素进行单因素及多因素逐步非条件Logistic回归分析,以主成分改进的Logistic回归分析解决共线性问题. [结果]应用主成分分析改进后的Logistic回归模型拟合数据,不仅各回归系数的标准误均有减小,而且有更多的因素被选入模型.研究结果显示有鼻咽癌家族史及鼻咽癌一级亲属的EB病毒IgA/VCA阳性个体患鼻咽癌的风险会升高3.04倍、3.71倍.食用成鱼及熏肉、经常接触柴火及有机溶剂、较早年龄开始吸烟会显著增加患鼻咽癌的风险,其OR值分别为1.88、1.97、3.99、3.01、2.04. [结论]在调整EB病毒感染状态因素后,主成分改进的Logistic回归分析结果证实在南方高发区鼻咽癌家族史、食用成鱼及熏肉、接触柴火及有机溶剂、吸烟仍然是鼻咽癌的非病毒危险因素.