完全随机设计两样本率比较的非条件确切检验方法

目的 探讨完全随机设计两样本率比较的Bamard确切非条件检验方法，并与Fishe，确切概率法进行比较。方法 非条件确切检验方法是通过使冗余参数在其参数空间内变动，以其确切P值的上确界为所求检验P值。结果 根据实例分别算得两种方法的确切分布与P值，Bamard方法所得P值较Fisher方法更小。结论 在小样本情形下。Barnard确切非条件检验法较Fisher确切条件检验法获得的检验P值更小，检验功效更高。     

遗传算法在正交试验设计最优条件选择中的应用

目的 :探讨正交试验设计中最优条件选择的方法。方法 :本文利用胃蛋白酶生产过程中质量控制的正交试验结果 ,以二次响应面回归模型为目标函数 ,用遗传算法搜索最优试验条件。结果 :二次响应面回归模型有统计学意义 (F=16 0 .0 ,P<0 .0 0 0 1,R2 =98.6 1 ) ,遗传算法确定的最优试验条件为 :水解温度 4 6 .7℃、水解 3.75 h、加 3% HCl、烘房温度 6 4 .1℃ ,该条件的精度较直接法高 ,此时胃蛋白酶中残留蛋白的预测量为 0 .0 0 0 1mol。结论 :模型与遗传算法结合 ,为正交试验设计最优条件的确定提供了新的方法。     

COX模型的残差分析和影响诊断

目的 :本文介绍了识别 COX模型中强影响点的诊断方法。方法 :利用 COX回归模型的两种残差和经验影响函数识别 COX模型的强影响点 ,并通过实例比较两种方法的优劣。结果 :实例显示对影响函数绝对值较大的点 ,如明显偏离其它数据点 ,可诊断为强影响点。结论 :影响函数可有效地诊断 COX模型的强影响点 ,而残差分析效果平平 ,建议实际应用中采用前者。     

检查Cox模型比例风险假定的几种图示法

目的 检查Ｃｏｘ模型比例风险假定图示法的应用与比较。方法 介绍了基于Ｃｏｘ模型与ｋａｐｌｑｎ－ｍｅｉｅｒ法生存估计比较、Ｃｏｘ模型累积风险函数、ｓｃｈｏｅｎｆｅｌｄ残差和ｓｃｏｒｅ残差的图示法。结果 上述几种图示法均可不同程度地检查ＰＨ假定。结论 建议使用ｓｃｈｏｅｎｆｅｌｄ残差图和ｓｃｏｒｅ残差图,除评价ＰＨ假定外,前者可提供ＬＨＲＦ的非参数估计,后者可用于诊断观测对Ｃｏｘ模型参数估计的杠杆。     

期中分析:一种新的临床试验设计方法

临床试验是评价一种新的治疗方法 (包括 :药物、设备、过程等 )的标准。 70年代以来 ,随着现代医学模式的转变及医学科研水平的提高 ,临床试验方法已成为医学统计学中十分活跃的研究领域 ,许多新的临床试验设计和资料统计分析方法应运而生。其中讨论最多且应用较广泛的是期中分析 (ＩｎｔｅｒｉｍＡｎａｌｙｓｉｓ)。将期中分析作为临床试验的步骤之一 ,这一观点已得到普遍接受并在应用中显示出其重要性和特殊性。期中分析是指在临床试验中对中间结果进行监测(Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ) ,一旦试验组和对照组的疗效出现差别 ,则可终止试验 ,包括…     

一种基于广义模糊集合和统计学理论相结合的综合评价方法

本文提出一种基于广义模糊集合和统计学理论相结合的综合评价方法.概率统计研究和处理随机性,模糊集合研究和处理模糊性,二者都是不确定数学.它们之间有深刻的联系,但又有本质的不同.本研究力求发挥各自的优势与特点,以计算机为工具,构造了两个模型,两个过程,并运用非参数检验方法和其他检验方法,对模型进行检验,从而保证了方法的有效性和可行性.应用临床综合评价心肌梗死预后,得到了满意的效果.     

按PV值分组估计Cox模型生存率的剖析

本文对利用Ｃｏｘ模型估计患者生存率应该按ＰＶ值分组进行了剖析。可以证明，按ＰＶ分组估计生存率具有理论依据。实例分析进一步阐明了按ＰＶ分组估计生存率的实际意义。     

抗疲劳剂对大鼠游泳运动的效果观察

在剧烈的比賽运动中,运动员能量消耗较大,比赛后往往过度疲劳。本文对山西省体工队配制的抗疲劳剂(抗疲劳营养糖浆2号)进行了大鼠游泳运动实验研究。抗疲劳剂还可以用于运动员减体,如体操运动员由于发胖影响操练,用此来减轻体     

生存树方法在肿瘤预后分析中的应用

目的对于肿瘤病人的预后分析,传统方法多集中于对预后相关因素的探讨,而由生存树方法得到的预后分组不仅可以有助了解具有相似预后人群的临床特征,还可以从中发现传统的生存模型不易发现的交互作用.方法本文结合生存树方法与传统的Cox回归模型,对235例胃癌病人进行预后分析.结果在Cox回归中,淋巴结转移、肿瘤大小、手术切缘有无癌组织作为3个独立的预后因素被筛选出来;对该资料进行生存树分析,得到3个预后子群,其中位生存期分别为24个月、12个月、5个月.结论将生存树方法与Cox回归模型相结合,可以得到更完善的预后分析结论.     

预后指数在慢性病及肿瘤病人长期生存期预测中的应用

目的：了解慢性病及肿瘤病人的预后，使临床医师对病人的治疗作出科学合理的计划，方法：利用Cox比例风险模型，建立预后指数方程。依据个体预后指数，可将病人分为不同的危险组，并且可计算不同个体的期望生存曲线，结果实例分析表明，慢性病及肿瘤病人的长期生存是可预测的，结果：预后指数计算简单，在临床医师对病人作出治疗计划及进一步临床中病人分组时可提供有价值的参考。