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我国多地区室内外PM2.5浓度的差异性分析
目的 了解我国多地区室内外PM2.5浓度水平,分析室内外PM2.5浓度差异的来源,为研究我国居民PM2.5暴露的健康影响提供数据支撑.方法 在成都、常州、济南、石家庄、以及哈尔滨5个地区各招募20个调查家庭进行室内PM2.5浓度监测,收集同期距离调查家庭地址近的室外环境监测站点PM2.5浓度,通过问卷调查记录室内PM2.5污染源及去除途径的相关影响因素,通过多重线性回归分析定量评估室内外PM2.5浓度差异及其影响因素,并对模型进行敏感性分析.结果 室外PM2.5浓度对室内PM2.5浓度偏回归系数为0.96(P＜0.01);空气净化装置运行时长对室内PM2.5浓度降低具有贡献,烹饪对室内PM2.5浓度的贡献无统计学意义(P＞0.05).吸烟对于室内PM2.5浓度具有显著正贡献,偏回归系数为0.28(P＜0.01).结论 室外PM2.5是室内PM2.5的重要来源,室内吸烟对于室内PM2.5浓度具有显著贡献,其强度高于烹饪等室内PM2.5污染源.
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三种模型在矽肺发病工龄预测中的比较性研究
目的 研究比较多重线性回归模型、径向基(RBF)神经网络模型、反向传播(BP)神经网络模型在矽肺发病工龄预测中的适用性.方法 以2006-2015年报告的河北省壹期矽肺病例为研究对象建立数据库,并将实际发病工龄与三种模型预测的发病工龄进行配对秩和检验,计算预测值的平均相对误差和平均绝对误差.结果 共获得壹期矽肺2 294例,经秩和检验,RBF神经网络模型的预测值与发病工龄的差异有统计学意义(P＜0.05),其余两种模型差异均无统计学意义(P＞0.05),其中BP神经网络模型的预测精度高;开始接尘年代在矽肺发病预测中占得权重大.结论 应根据数据特点及分析需要选择适宜模型,在矽肺发病工龄预测中BP神经网络模型优于多重线性回归模型.
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基于BP神经网络模型的住院费用影响因素研究
近年来医疗费用急剧上涨,高额的医疗费用特别是住院费用给老百姓带来了严重的经济负担,如何有效控制住院费用的上涨也成为了研究者关心的问题.控制住院费用应该从分析其影响因素着手,目前常用的为多重线性回归模型,但它对资料有一定的要求,如独立性、正态性、方差齐性、线性等,而住院费用及其影响因素之间可能存在非线性关系,各影响因素之间也可能存在多重共线性,因此应考虑另一种适合住院费用数据特征的分析方法[1～2].
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基于径向基函数神经网络的组合模型在煤工尘肺发病工龄预测中的应用
目的：研究径向基函数（ RBF）神经网络与多重线性回归的组合模型在煤工尘肺发病工龄预测中的性能优劣。方法：采用RBF神经网络模型与多重线性回归模型对研究数据进行分析，对2模型进行加权拟合，采用均方根误差、均方误差、平均相对误差对模型的预测性能进行评价。结果：多重线性回归模型、RBF神经网络模型和组合模型真实值与预测值比较，差异均无统计学意义（t配对＝1．552、0．231、0．155，P均＞0．05）。多重线性回归模型、RBF神经网络模型和组合模型的均方根误差分别为（1．63±0．11）、（2．45±0．19）和（0．59±0．07）（F＝26．141， P＜0．001），均方误差分别为（2．6569±0．2412）、（5．9867±0．3804）和（0．3483±0．0653）（F ＝49．678， P＜0．001），平均相对误差分别为（7．15±0．82）％、（15．39±1．25）％和（3．68±0．59）％（F＝35．282，P＜0．001）。结论：在煤工尘肺发病工龄的预测中，组合模型预测性能优于单一模型。
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多重线性回归分析的核心内容与关键技术概述
目的 本文目的是概述多重线性回归分析的核心内容与关键技术.其核心内容有以下四点:第一,构建多重线性回归模型的方法和求解参数的方法;第二,进行回归诊断的意义和方法;第三,筛选自变量的意义和方法;第四,评价模型拟合效果的方法.其关键技术是如何基于经典统计思想、贝叶斯统计思想和机器学习统计思想实现多重线性回归分析.
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经典统计的回归模型概述
本文目的是系统全面地总结和归纳经典统计中的回归模型及其合理选用的要领.具体方法是先按因变量的性质分为定量因变量与定性因变量两大类,再分别按自变量所具备的不同前提条件,并基于经典统计思想构建相应的回归模型.初步结果为:在定量因变量的场合下,经典回归模型大致有16种不同情形;而在定性因变量的场合下,经典回归模型大致有6种不同情形.总之,在构建经典回归模型时,应当依据因变量的性质和自变量所具备的前提条件,选择合适的回归模型,才能达到比较理想的统计分析目的.
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中国儿童超重现状及与家庭社会经济特征的相关性研究
目的 探讨中国儿童超重流行现状及与家庭社会经济特征的关系.方法 利用1991～～2009年中国健康与营养调查数据,以7～1 7岁儿童为研究对象,分别采用中国学龄儿童青少年超重和肥胖标准以及国际肥胖工作组标准衡量儿童超重,应用多重线性回归模型和logistic回归模型讨论家庭社会经济特征与儿童超重的相关关系.结果 1991～2009年间,家庭人均收入与儿童超重率均增长了3倍.多重线性回归结果提示收入可促进体质量指数(BMI)增长.Logistic回归结果提示,高收入家庭的儿童更容易发生超重,其次为中等收入家庭的儿童,低收入家庭儿童发生超重的危险性为高收入家庭的0.490(95％可信区间:0.266,0.904).结论 家庭收入是儿童超重的危险因素,采取家庭干预措施将有助于预防和控制儿童超重.
关键词： 儿童超重 家庭社会经济特征 多重线性回归模型 logistic回归模型 -
炎性因子与急性脑梗死多因素的相关性研究
目的 观察超敏C反应蛋白(hsCRP)、白细胞介素(IL)-18、细胞间黏附分子-1(ICAM1)、基质金属蛋白酶(MMP)-9、脂蛋白相关磷脂酶A2 (Lp-PLA2)血清水平变化与急性脑梗死多因素的关系.方法 选择2012年7月-2014年6月收治的76例急性脑梗死患者作为研究对象.于患者发病第2天(急性期)及第15天(恢复期)检测血清hsCRP、IL-18、ICAM1、MMP-9、Lp-PLA2水平,采用多重线型回归模型分别观察炎性因子的变化程度与高血压病、糖尿病、冠状动脉粥样硬化性心脏病、吸烟史、颈部血管斑块、低密度脂蛋白、脑梗死面积、美国国立卫生研究院卒中量表(NIHSS)评分的关系.结果 急性脑梗死患者急性期与恢复期各炎性因子变化水平与吸烟史、高血压、冠状动脉粥样硬化性心脏病、低密度脂蛋白、NIHSS评分无明显相关(P＞0.05);hsCRP、ICAM1动态变化与脑梗死面积、糖尿病、颈动脉粥样硬化相关(P＜0.05),Lp-PLA2的水平变化与脑梗死面积、颈动脉粥样硬化有明显相关性(P＜0.05),IL-18动态变化与糖尿病、颈动脉粥样硬化相关(P＜0.05),而MMP-9仅与脑梗死面积相关(p＜0.05).结论 炎性因子血清水平变化与脑梗死患者的多种因素有关,其中梗死面积、糖尿病、颈动脉粥样硬化是影响其血清水平变化的主要因素.
