随机效应logistic回归模型及其在食品毒理学中的应用

在食品毒理学的致畸试验中,常用孕鼠作试验对象,将其随机分为两组(或多组),分别给予可疑致畸食品及非致畸食品(对照)处理。孕鼠分娩后,观察每个孕鼠所产仔代中发生畸形的情况。当观察指标为连续性变量时,可用     

自回归模型在药品需求预测中的应用

本文简述了自回归(AR(P))模型预测的基本理论,并通过实例介绍了AR(P)模型在药品需求预测中的方法应用。为消除季节的影响,著者提出了一种改进了的AR(P)模型—SAR(P)模型。经实际预测分析,认为效果令人满意。     

随机效应logistic回归模型在毒理学中的应用

近年来,毒理学中的统计分析方法发展很快,已逐渐形成生物统计学中的一个重要分支——毒理统计学。随机效应logistic回归方法是新近发展起来的一种处理某些毒理学资料的新方法。它以其科学性、先进性和适用性得到国外毒理学学者们的重视,随着计算机的发展,其应用日益广泛。但在国内尚未见     

小波阈值去噪技术研究及其在生物医学信号处理中的应用

探讨小波阈值消噪技术的原理,总结了各种阈值函数的形式以及阈值确定的方式.研究了它们的性能及特点.用心电信号作为实例,说明小波消噪技术有良好的效果,最后对小波消噪技术的进展进行了展望.     

自回归模型和线性回归模型在门诊人次预测中的应用

随着社会主义市场经济的确立和发展,医疗市场竞争日趋激烈.医院要求生存、谋发展,不仅需要准确地把握现在,而且更重要的是准确地把握未来,因此统计预测在医院管理中越来越显得重要.本文试应用自回归模型和线性回归模型对门诊人次进行了点预测和区间预测,以为医院管理者和决策者提供科学、可靠的信息.     

小波变换在生物医学信号中的应用

小波变换是近年来发展起来的一种新的信号分析工具,本文结合生物医学信号与小波变换的特点,闸述了小波变换在生物医学信号特别是心电信号检测与去噪、图像增强和压缩中的应用及前景。     

中位数回归模型及自回归模型在北京市SARS发病预测中的应用

目的探讨北京SARS发病的动态变化规律.方法建立北京市SARS发病长期预测的中位数回归模型以及短期预测的自回归模型.结果以4月24日～5月11日的数据建模,对SARS进行长期预测的中位数回归模型为:Yi0.5=129.2-4.7ti,预测其新增临床诊断病例数将于5月22日降至零病例;同时考虑时间(ti)、前一天的新增临床疑似病例数(Zi-1),对SARS进行短期预测的二阶自回归模型(第一步)为:Yi=79.9526-0.2773Yi-1 0.3582Yi-2 0.2848Zi-1-2.8175ti.预测其新增临床诊断病例数将于5月21日降至零病例.结论SARS发病长期预测用中位数回归较一般线性回归稳健;SARS发病短期预测的自回归模型取二阶较适宜.长期预测与短期预测中新增临床诊断病例数降至零病例的时间基本一致.在传染病的发病预测中使用中位数回归模型及自回归模型的方法具有广阔的应用前景.     

自回归模型在医院年门诊量预测中的应用

目的：预测某院未来门诊量,为医院管理和决策提供科学依据。方法通过某院1993—2012年的年报表,应用 Parais-Winsten 法,运用 SPSS13.0统计软件,对某院2013年的年门诊量进行预测。结果建立自回归模型,预测出某院2013年门诊量的点预测值和区间预测值。结论该模型拟合程度较好,其预测值可以为该院门诊管理提供依据,以提高门诊服务质量。     

残差自回归模型在艾滋病感染率变化趋势中的应用

目的探讨建立残差自回归模型预测某市艾滋病新发感染率的可行性。方法根据某市40个区县1995-2009年艾滋病感染情况数据资料,建立了二次方程和ARMA(1,0)的残差自回归模型。结果残差自回归模型能较好地拟合当地艾滋病月度新发感染率的变动趋势,且2009-08/12的预测值符合实际值的变动趋势。结论该模型能够较好地模拟当地艾滋病新发感染率在时间序列上的变化,可为该地艾滋病新发感染情况的短期预测提供依据。     

一种简单的季节自回归模型及其在药品需求预测中的应用

一种简单的季节自回归模型及其在药品需求预测中的应用第三军医大学王文昌张蔚尹全焕许汝福季节自回归模型的提出自回归模型ＡＲ（ｐ）的一般形式为：Ｙｔ＝ａ１＋ａ２Ｙｔ－１＋…＋ａｐＹｔ－ｐ＋ｅｔ（１）式中，Ｙｔ是当前值，模型表现为自身过去观察值Ｙｔ－１，Ｙｔ...     

FIFO在生物医学信号数据采集系统中的应用

2003年第10期·医疗卫生装备生物医学信号的采集与处理是生物医学工程领域的重要组成部分,对于医学研究、临床诊断方面占有很重要的地位。在采集信号的同时,往往要求对系统的输出信号进行同步跟踪显示、信号处理等工作,以了解信号的全貌,分析信号在当时穴或某一段时间内雪的状态或变化过程,做出相应的反应,达到全面分析系统的目的。例如:在采集心电信号的同时需要进行滤波、心电节律等心电异常信号的分析识别,并根据数据分析结果,及时选择有效的处理方法,发出必要的指令。这就要求系统具有很高的采集速度和处理速度。现在的信号采集系统大多…     

维格纳分布在生物医学信号分析中的应用

在生物医学信号分析领域,随着检测技术和数字信号处理水平的提高,准确地提取各种生物医学信号已成为可能,这些信号与生理变化和疾病的发生密切相关,对其进行检测与分析具有重要的临床意义。但由于生理状况及环境因素的影响,信号常常体现非平稳性,使时频两域的分析不能截然分开,例如运动引起心电图的变化,肌力张驰引起肌电图的变化,环境刺激引起脑电图的变化,在已经提出的多种时频分析方法中,维格纳分布(Wigner—Vill Distrbution,WD)最为引人注目,已被成功地用来对多种生物医学信号进行分析。时频域是信号分析的两大领域,它们通过傅氏变换联系起来。对于确定性信号,单独地从时域或频域分析一般已能够达到要求。但时频两域的截然分开是以信号的频率特性时不变或     

OrCAD在生物医学信号检测系统设计中的应用

目的:提高生物医学信号检测系统硬件电路的设计效率和设计质量。方法:在生物医学信号检测系统硬件电路设计时使用OrCAD进行电路仿真、电路性能分析、参数分析。结果:使用OrCAD软件确定的电路设计方案和参数在实际电路中只需作少量改动就能满足系统设计要求。结论:用OrCAD进行生物医学信号检测系统硬件电路设计是一种高效、经济的设计方法。     

液晶及其在生物医学中的应用

1888年莱尼茨尔(F.Reinitzer)在进行胆甾醇苯酸脂(C_6H_5CO_2C_(17)H_(45))的工作中发现了后来称为液晶的一种物质状态,它是介于固态和液态之间的中间态物质,兼有液体的流动性和固体的光学特性。以后雷蒙恩(O.Leheman)对液晶作了大量的研究工作,发现其许多独特的性能。但是当时人们普遍把液晶看成是实验室的珍品。液晶作为一种材料     

随机效应广义定序Probit回归模型在自评健康影响因素研究中的应用

目的:采用随机效应广义定序Probit回归模型分析影响我国居民自评健康的因素,重点介绍随机效应广义定序Probit回归模型的应用.方法:随机效应广义定序Probit回归模型的STATA 14.0软件.结果:解释变量年龄、已婚、城镇居民、卫生服务利用和患慢性病的系数均为负且均通过了检验,表明其对居民的自评健康有显著的负向...     

GeoBUGS疾病制图法在条件自回归模型中的应用

<正>贝叶斯统计起源于英国学者贝叶斯在1763年的一篇题为"机遇理论中一个问题的解"的论文,他提出了著名的贝叶斯公式~[1]。贝叶斯统计方法与经典统计方法最根本的区别在于不仅利用总体信息和样本信息进行统计推断,而且充分利用了参数的先验信息,它将每一个不确定的参数都看成一个随机变量,通过给予先验分布,结合马尔科夫链蒙特卡洛(markov chain monte carlo,MCMC)法进行Gibbs抽样,得出参数的     

差分自回归移动平均模型在伤害预测中的应用

目的探讨差分自回归移动平均（ARIMA）时间序列模型在伤害预测中的应用,建立伤害发生率预测模型。方法利用伤害监测系统,收集城阳区2006~2012年伤害月病例数,建立ARIMA模型。结果ARIMA（1,0,0）（0,1,1）12模型可以较好拟合伤害月发病率时间序列。利用ARIMA模型预测2013年伤害发生率为253．93／万。结果ARIMA模型具有适用性,可以用于伤害短期预测。     

残差自回归模型在中国人口出生率预测中的应用

时间序列是将某一指标在不同时间上的数值按时间先后顺序排列而成的数列(1).时序分析中对非平稳时间序列的处理有两种方法:(1)确定性分析方法,假定序列的变化不是变化莫测的,而是可以用一条趋势线来加以刻画的,即序列的趋势是时间t的确定函数,常用的方法有线性模型、指数模型等(2).该方法只能提取确定性信息,没有利用随机性信息.(2)随机性分析方法,ARIMA模型是典型代表,通过差分方法提取确定性信息,能提高非平稳序列的拟合精度,但难以对模型进行直观解释.