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1.
用Stat/Transfer进行数据转换   总被引:1,自引:1,他引:0  
不同统计软件在处理数据时各有所长。当我们用不同软件处理同一数据对象时,存在着一个数据转换(data transfer)问题。通常,不同软件的数据文件不是不能直接转换,就是转换过程比较复杂[1];例如,最常用的统计软件SPSS在11.0以前的版本还不能实现与SAS数据的直接转换。即使这些权威的统计软件具有了较强的数据转换功能,但对某些数据(库)类型的转换仍无能为力,例如SPSS和SAS就不具备与另一个极具影响的统计软件Minitab的数据转换功能。而Stat/Transfer软件[2]恰恰可以方便地解决这一问题,其操作简单,包含的数据类型广泛,下面简要介绍之。…  相似文献   
2.
3.
由于当X具有复共线性时,|X’X|→0,使得LS估计的性能变坏,岭估计是把LS估计中X’X换成X’X+kI而得到的.从而使|X’X+kI|接近于0的程度会得到改善,本文从这个观点出发给出了一种新的共线性诊断方法及岭参数选取方法。  相似文献   
4.
医院的基本功能是医疗预防、科研、教学和信息管理,而实现这些功能最直接的单元是临床科室.因此,临床科室是影响医院效益的重要因素.临床科室如何开展成本效益分析是国内外医院管理者研究探讨的现实课题.  相似文献   
5.
目的 用流感样病例数(ILI)预测门诊就诊人数,以估计流感对人群健康的影响.方法 资料来源于广州市两所流感监测医院的内科、儿科和急诊科的每周门诊人数和ILI病例数,时间从2002年第22周至2004年第53周,共137周.应用谱分析和时间序列方法分析门诊人数的变化趋势.以ILI为自变量,门诊人数为因变量,建立预测模型,最优模型的选择依据于决定系数、池田信息准则(AIC)、残差分析及对模型的前瞻性考核.结果 两年的门诊人数呈线性上升(P<0.001),并具备一定的周期性.门诊人数与ILI之间呈显著正相关(r=0.568,P<0.001).自回归模型的残差为白噪声序列,模型的决定系数为0.75,前瞻性考核发现模型的决定系数为0.56.结论 可用自回归模型分析ILI与门诊人数的关系,进而用于评估流感对人群健康的影响.  相似文献   
6.
目的建立基于病例分型和是否手术的住院费用标准化方法。以使不同费别住院费用之间具有可比性。方法对广州某三甲医院2007年度36448例出院病例住院费用进行多因素回归分析、标准化处理和分层分析。结果患者主要疾病治疗天数、是否手术、病例分型、患者年龄、性别、费别等是影响住院费用的主要因素。通过病例分型和是否手术进行标准化后,人均住院费用由高到低依次为:特需医疗患者、丙市医保患者、乙市医保患者、自费患者、甲市医保患者、公费医疗患者。进一步分层分析人均住院费用,甲市、乙市、丙市自费患者人均住院费用均低于相应地区医保患者。结论综合比较患者住院费用时.需先按主要影响因素进行标准化,否则可能得出错误结论。对出现多个混杂因素时,宜采用分层分析的方法。  相似文献   
7.
目的研究季节性差分自回归滑动平均模型(SARIMA)拟合季节时间序列的方法,并将其应用于预测香港流行性腮腺炎疫情趋势。方法利用R软件对2000年1月至2012年8月香港流行性腮腺炎月发病例数资料进行建模,用所构建模型进行预测分析。结果流行性腮腺炎发病呈上升趋势,SARIMA(2,1,1)×(1,1,1)。:模型较好地拟合了香港流行性腮腺炎的月发病例数,模型残差为白噪声序列,回代考核平均相对误差为17.5%;后8个月的数据作为前瞻性预测考核,平均相对误差为16.4%。结论SARIMA模型较好地模拟腮腺炎的流行特征,并进行中、短期预测。  相似文献   
8.
空气污染、气象等暴露因素的健康效应均有一定的持续性和滞后性[1-2].换言之,人群健康指标(如死亡率、发病率)不仅与当天的暴露水平有关,还可能受昨天乃至十多天前暴露的影响.评价暴露因素滞后效应的方法众多,如:滑动平均法、广义线性模型等方法,但各有其不足之处.近年来,分布滞后线性模型的提出使得该问题的研究有了很大的进展,国外目前普遍运用该法研究空气污染的健康效应,但该法的应用前提是暴露-反应关系呈线性.然而,现实研究中有的暴露-反应关系呈现非线性,如气温效应通常呈U型、V型或J型分布[3],并不适合使用该法.分布滞后非线性模型同时考虑暴露因素的滞后效应和暴露-反应的非线性关系.本文将详细介绍模型的基本理论,并以实例阐述其应用.  相似文献   
9.
1.2.1.5Wilcoxon/Mann-Whitney秩和检验(连续变量)方法 :Noether(1987)〔9〕给出Wilcoxon/Mann-Whitney秩和检验样本量计算公式为:  相似文献   
10.
目的系统介绍并探讨固定效应方差分析中四种离差平方和计算方法,为正确进行方差分析提供参考。方法介绍四种离差平方和的原理,结合实例展示具体计算过程和它们相互间的联系,并用SPSS和SAS软件验证。结果对相关理论和具体计算方面都给出了较详尽的过程。结论方差分析应根据数据特征选择离差平方和的计算方法。  相似文献   
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