Logistic回归模型中自变量相对重要性的优势分析

目的应用扩展优势分析方法于Logistic回归模型中,为研究者在确定模型中自变量相对重要性提供一种可选择的方法。方法通过计算和比较与某自变量有关的所有可能子模型(即含有该变量的不同组合)的平均贡献增量△R2,以评价该自变量的相对重要性,并应用于实例分析。结果优势分析所得的各变量的总平均贡献之和等于最终模型的决定系数,其重要性排序与标准回归系数的排序不同,且R2M和R2E更适合作为优势分析的指标。结论优势分析可将各自变量对因变量总方差的贡献,分解为已解释方差百分比,且独立于模型,能精确地衡量自变量的相对重要性。     

线性模型中自变量相对重要性估计方法研究进展

<正>线性回归分析有2个主要任务:一是建立线性回归方程,用自变量预测因变量;二是分析和解释各自变量对因变量的作用和意义。对各自变量相对重要性估计,分析和解释自变量对因变量的作用和意义是线性回归分析的首要任务,它在医学、生物     

logistic回归中自变量相对重要性的相对权重估计

目的将相对权重指标扩展应用于logistic回归分析,以更精确评价自变量的相对重要性。方法原始变量通过最小二乘正交变换获得一组独立不相关但与原变量最大相关的新变量集,并对因变量关于新变量集作回归分析获取一组标准回归系数β,再通过分析正交变量对原变量的回归作用返回至原变量集获取一组相关系数λ,最后对这两组估计参数平方乘积和所得结果就是自变量成比例贡献于因变量的重要性。结果相对权重总和等于模型的总变异R2,有效地分配了每个自变量对因变量的贡献大小。结论当存在共线性问题时,相对权重是评价自变量相对重要性的精确量化指标,为许多分类资料分析中希望确定自变量相对重要性的研究者提供一个可行的估计方法 。     

相对权重法在线性模型自变量相对重要性中的估计及其应用

目的 在多元线性回归模型中,估计自变量的相对重要性.方法 运用相对权重法估计各变量的相对重要性,并应用于肝手术病人预计存活时间影响因素的评价.结果 血凝素、预后指数、酶功能的相对权重分别为:0.142、0.341、0.489；各变量对存活时间的贡献比例分别为:14.6％、35.1％、50.3％.结论 酶功能对肝手术病人预计存活时间的影响最大,其次为预后指数,血凝素最小.当自变量间存在相关时,相对权重法估计的自变量相对重要性结果更稳定精确,更加符合实际情况.     

胎儿双顶径估计孕龄的方法研究

目的建立基于人群基础的双顶径估计孕龄公式和参照图表,并与国内外其他孕龄估计公式或对照表进行比较。方法研究有效样本18933例,孕龄区间为12～20 w。将双顶径数据和孕龄进行多元线性模型拟合,并使用Z-记分方法将得到的最终双顶径估计孕龄公式与公开发表或正在使用的其他双顶径估计孕龄公式或对照表进行比较分析。结果国内孕龄估计公式或对照表之间差异较大,本文所得孕龄估计公式与内地孕龄估计公式或对照表差异也参差不齐,但与香港孕龄估计公式较为接近,且在各孕周差异校正标准差前提下较为恒定。结论建立了新的基于人群的双顶径估计孕龄的公式,并将之应用于临床和相关研究。     

线性模型中自变量相对重要性优势分析法估计及其应用

目的在多元线性回归模型中,估计各自变量的相对重要性,并探索区间估计方法。方法在自变量间存在相关时,运用Budescu(1993),Azen(2003)提出的优势分析法估计肝手术病例预计存活时间的影响因素重要性,并运用Bootstrap法探索区间估计方法以此来评价估计结果的变异性。结果血凝素、预后指数、酶功能对预计存活时间的相对贡献分别为0.1415、0.3408和0.490,其Bootstrap法95%可信区间分别为(0.0573,0.2744)、(0.2359,0.4545)和(0.3411,0.6090)。结论酶功能对肝手术病例预计存活时间的影响最大,预后指数次之,血凝素最小。当自变量间存在相关时,优势分析法估计的自变量相对重要性结果更精确稳定,值得推广应用。     

双乙酰接触相关气道功能障碍2例

职业接触双乙酰可导致闭塞性细支气管炎, 本文分析2例在香精香料厂接触双乙酰的重度阻塞性通气障碍患者, 临床表现为咳嗽、气促, 其中1例患者CT示马赛克影, 两肺灌注不均, 另1例CT正常。现场调查发现, 8名职工中有4人检出阻塞性通气障碍, 2人出现小气道功能障碍。本文总结患者诊断过程, 以提高对职业接触双乙酰致气道功能障碍的认知, 推动相应标准的制定。