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单参数指数模型在医药数据分析中的应用研究
对于因变量Y是0-1变量,当自变量xi是连续型变量的情况,logistic回归模型长期被应用,来解决这类问题,随着非参数和半参数模型的发展以及计算机编程水平的提高,我们可以用非参数模型或者半参数模型来解决这类问题.非参数模型或者半参数模型可以直接建立Y与xi之间的关系,这种关系的函数的具体的表达式未知,但是,我们可以通过计算机软件得出这个函数的估计值,得到预测模型,对于给定的值就可求出预测值.如果这种方法计算的结果与logistic回归模型预测的结果一致,或者比logistic回归模型预测的结果好,可提供一种新的解决因变量Y是0-1变量,xi是连续型变量的关系模型,这种关系模型比logistic回归模型好,能表示出Y与置的直接的函数关系.本文的单参数指数模型就是半参数模型中的一种,目的是说明单参数指数模型的可行性和优越性.
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核平滑半参数回归模型在重复测量资料中的应用
目的 探讨应用核平滑的半参数模型处理重复测量资料.方法 利用核平滑和带约束的小二乘法估计参数,并采用Bootstrap建立可信区间.结果 用Matlab程序应用模拟数据得到相应结果.结论 核平滑半参数模型可作为处理重复测量资料的一种方法.
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神经网络在生存分析中的应用进展
生存分析(survival analysis)是研究从起点事件到终点事件所持续时间及其相关影响因素的一类技术方法的总称[1].有很多模型可用于拟合生存时间与相关变量间的关系,主要有参数、非参数及半参数模型等三大类,每种都各有其缺陷[2,3].