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基于优子集上的主成分回归
主成分回归分析在处理共线性问题上已得到了很大的应用,传统意义上的主成分选择是根据特征根的大小来决定的,常用的两种方法:一是删除近似为零的特征根所对应的主成分;二是利用累积贡献率来保留主成分,它们的一个主导思想都是将特征根从大到小排列,然后进行选择,上述方法都可称为top-down法[1～3].top-down法的弊端有两个,一是近似为零或累计率的界限没有严格的标准,二是没有利用上因变量的信息,而我们建立的模型的终是为了预测.为此,提出以下优子集法(best subset selection).
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性传播疾病季节性的对应分析
目的探讨6种主要性传播疾病的季节性. 方法应用对应分析方法对1993-2001年深圳市6种主要性病季节性发病特征进行分析. 结果不同性病在一年中不同月份的发病有时间聚集性. 结论对应分析应用于性传播疾病的季节性分析可获得良好效果.
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022 高血压病各期微循环观测结果的主成分分析
目的: 描述甲襞微循环的指标有16个, 不同指标之间往往有一定的相关性, 因此有可能用较少的起主要支配作用的综合指标把存在于各原始指标中的重要信息提取出来. 这些综合指标既能反映原始指标所包含的主要信息, 它们彼此之间又是无关的. 方法: 用主成分分析方法对高血压一期、二期、三期的甲襞微循环观测指标进行了初步分析. 一般主成分分析时以主成分的累积贡献率为标准, 通常累积贡献率达到70%以上即认为分析结果比较满意, 以此时的主成分数目为终分析结果. 结果: 高血压病各期的微循环改变特征并不相同, 在高血压一期, 主要以血管清晰度和血液流态的改变为主, 如血管清晰度、流速、红细胞聚集、白细胞数、乳头下静脉丛等. 在高血压二期, 大部分指标均有明显改变, 如管袢数、管袢型态、流速、细胞聚集、白细胞数、白微栓血色、渗出、乳头下静脉丛、乳头、汗腺导管. 在高血压三期则主要以微血管形态和血管运动性为主, 如清晰度、流速、血管运动性、红细胞聚集、乳头. 其中流速、红细胞聚集的影响在高血压不同分期时均出现, 说明它们的改变始终伴随着高血压病的发展. 结论: 通过主成分分析, 所以从高血压病临床微循环观测的大量数据中提取了非常有用的信息, 将高血压各期的微循环特征用较少的指标表示出来, 同时也认识到在疾病的不同病程阶段微循环的各项指标的贡献不同, 同一指标在疾病的不同阶段其贡献率也不同. 在上述的高血压三个不同病程分期的主成分分析中, 累积贡献率均达到或是接近了70%.
