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有限混合模型在肝硬化住院患者医疗费用研究中的应用
目的 针对医疗费用的偏峰、厚尾分布特征,探讨有限混合模型(finite mixture model,FMM)在识别肝硬化患者住院费用异质性、提高医疗费用预测精度等方面的可行性,为准确估计和预测医疗费用提供统计方法学支持.方法 介绍FMM原理,并将其应用于广州市第八人民医院肝硬化住院患者医疗费用研究,识别群体异质性,分析异质性来源,并与单成分广义线性模型的预测效果进行比较.结果 对2 760名肝硬化患者住院费用进行FMM分析,优模型为包括低、中等和高费用3个成分,拟合优度与预测效果均高于广义线性模型,异质性来源分析进一步验证了FMM识别各类患者的能力.结论 FMM能够有效地识别医疗费用的异质性,解决医疗费用偏峰和厚尾分布问题,提高医疗费用预测精度.
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基于PLS结构方程模型的细分算法
结构方程模型的PLS算法在满意度研究领域得到广泛应用.著名的瑞典满意度指数(SCSB)、美国顾客满意度指数(ACSI)、欧洲顾客满意度指数(ECSI)都使用了PLS算法[1].结构方程模型的内部关系是由隐变量间的一系列因果关系构成,要在PLS模型基础上对样本进行细分,我们必须考虑一种基于变量间关系的细分算法.本文引进有限混合模型的EM聚类算法,求解基于PLS结构方程模型细分问题.
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有限混合模型回归分析
本文目的是介绍有限混合模型回归分析的概念、作用以及如何用软件实现计算的方法.先介绍有关的基本概念,再介绍基本原理,后通过一个实例并基于SAS软件演示如何实施有限混合模型回归分析.结果表明:有限混合模型回归分析适用于“具有两个或有限的多个频数分布资料进行频数分布曲线拟合”的场合.