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肿瘤和慢性病因果探索的研究设计与统计分析方法(二)
4 "设计水准分级"与"模糊状态"风险分析4.1 公用功能模块分析方法 (1)变量水平边界模糊化处理[7,16,17];(2)变量水平聚类优化和不完全数据处理[10,35];(3)时效协变量的条件主分量提取[10,19];(4)时序暴露的有效累积暴露得分计算[10,20];(5)通用模糊变量选择算法[10,21]:
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Cox模型多因子共线性处理方法的进一步研究
进一步探讨Cox模型中出现多因子共线性时的处理方法.方法首先应用因子分析法将多因子的信息分解为公因子和特殊因子两部分,然后对这两部分信息分别进行Cox模型拟合.结果实例分析对分解后的公因子进行Cox模型拟合,并指出对特殊因子拟合的方法.结论本文提出的方法可以避免信息的损失,使模型的解释更加全面.
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应用Bootstrap法确定初保评价指标的权重系数
应用Bootstrap法,对现有样本进行再抽样,得到Bootstrap样本,并计算Bootstrap样本特征值及主分量得分系数,从而可得总体特征值、主分量得分系数的Bootstrap估计.可以将主分量得分系数的Bootstrap估计作为统一权衡标准,对任何样本指标进行加权压缩,得到若干个主分量,然后根据所得主分量利用聚类分析的方法对个体分类,达到初保达标分类评价的目的.本文应用的方法可以使现有样本所提供的信息得到充分利用,从而导出适用于对所有个体评判的一般规则,且不受总体分布类型的影响,因此该方法是比较稳健优越的方法,尤其适合于大量抽样资料分析.