Hurdle計數(shù)模型及其醫(yī)學(xué)應(yīng)用.pdf_第1頁
已閱讀1頁,還剩36頁未讀 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

1、Hurdle(柵欄)計數(shù)模型作為分析帶協(xié)變量零膨脹計數(shù)資料的一種有效方法,其基本思想是將數(shù)據(jù)中零計數(shù)與正計數(shù)截然分開,對零事件與非零事件發(fā)生的情況擬合二分類回歸模型,若非零事件發(fā)生即認(rèn)為跨過了柵欄(hurdle),進(jìn)入到事件發(fā)生次數(shù)多少的過程,對該過程擬合零截尾計數(shù)模型。因此,柵欄模型可認(rèn)為是二分類回歸模型和零截尾計數(shù)模型的聯(lián)合。
   第一部分闡述了零截尾計數(shù)模型的原理、參數(shù)估計及其模型應(yīng)用。通過模擬研究進(jìn)一步證實,零截尾計數(shù)

2、分布數(shù)據(jù)擬合對應(yīng)的基礎(chǔ)計數(shù)模型,即Poisson和負(fù)二項回歸,將可能得到有偏的參數(shù)估計結(jié)果。采用零截尾計數(shù)模型分析,不僅可以解決零截尾計數(shù)分布問題,且參數(shù)估計結(jié)果更準(zhǔn)確,擬合效果更合理。骨關(guān)節(jié)炎患者累及關(guān)節(jié)部位數(shù)的影響因素分析實例也表明,零截尾Poisson模型是擬合不存在過離散零截尾計數(shù)數(shù)據(jù)的最適模型,參數(shù)估計結(jié)果解釋更合理。
   第二部分闡明了Hurdle模型原理、參數(shù)估計、模型選擇方法等。Hurdle模型是二分類模型與零

3、截尾模型的聯(lián)合,它可通過對兩部分分別進(jìn)行極大似然估計而得到參數(shù)估計值。選擇零膨脹計數(shù)數(shù)據(jù)擬合模型時,若模型間是嵌套關(guān)系,需要采用似然比檢驗;如果是非嵌套關(guān)系,則需采用Vuong檢驗;除外,尚應(yīng)綜合考慮模型擬合優(yōu)度、專業(yè)知識等。居民年住院次數(shù)影響因素研究數(shù)據(jù)分析可知,住院次數(shù)不僅存在零膨脹現(xiàn)象,而且還存在過離散問題。經(jīng)logit-Poisson Hurdle(PH)和logit-NB Hurdle(NBH)模型擬合與比較,進(jìn)一步表明,NB

4、H模型是分析存在過離散和零膨脹計數(shù)資料的最佳選擇。
   Hurdle模型在計數(shù)資料分析中,最有價值、最吸引人的地方是它能夠發(fā)現(xiàn)同一解釋變量在二分類過程和零截尾計數(shù)過程的不同效應(yīng),這一思想很符合人的兩階段思維過程。文中年住院次數(shù)影響因素分析對logit過程和零截尾計數(shù)過程篩選結(jié)果表明,兩個過程受協(xié)變量影響可以相同,也可以不同;居民患病后是否選擇住院,主要考慮的是個人健康和經(jīng)濟(jì)狀況等個人因素,而對住院次數(shù)的影響,居民除考慮個人狀況

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論