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陕西省人均卫生费用影响因素分析
目的 通过对陕西省人均卫生费用影响因素的分析,为该省医疗卫生体制改革提供参考依据.方法 运用主成分回归分析方法对陕西省2007-2014年人均卫生费用的影响因素进行分析.结果 经济、人口、医疗费用为主要影响因素,个人卫生支出占比与居民消费价格指数为次要影响因素,政府卫生投入与人均卫生费用成负相关关系.结论 为控制卫生费用不合理增长,建议政府加强优化产业结构,提高居民收入;扩大医保覆盖范围,推动分级诊疗实施;加大卫生投入,合理配置医疗资源.
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省级卫生总费用及影响因素研究
目的：分析我国16个省份2009-2011年的卫生总费用及其影响因素。方法将卫生总费用作为被解释变量，以归纳选取的人口、经济、卫生三方面共计12个指标作为解释变量，利用SPSS 13.0进行主成分回归分析。结果第一主成分在诊疗人次数、卫生人员数、地区生产总值、年末总人口数、床位数和入院人数所占比重较大；第二主成分在全省居民消费水平、农村居民家庭人均纯收入、城镇人口比重和城镇居民家庭人均可支配收入所占比重较大。结论地区生产总值是影响省级卫生总费用的重要因素，医疗卫生服务利用、卫生资源和年末总人口是影响省级卫生总费用的重要因素，居民生活水平、65岁及以上人口比重和城镇人口比重对省级卫生总费用有一定的影响。
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社会支持与军人心身健康及相关因素的回归关系研究
目的 探讨军人社会支持与心身健康和一般情况的回归关系.方法 用随机整群取样法,在全军取陆、海、空3865名军人的社会支持、心身健康及一般情况,结果采用主成分回归分析处理.结果 社会支持与心身健康呈明显的正相关(P<0.01),心身健康量表备因子及一般情况之间存在多重共线性,经主成分回归分析后得主成分回归参数重组方程,该方程无共线性问题,有显著意义(P<0.001).结论 主成分回归分析能够较好的消除多重共线性问题,主成分回归方程真实地反映了社会支持与心身健康及相关因素问的回归关系.
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农村地区中老年人群腰围身高比值与血压、血脂关系研究
目的：探讨农村地区中老年人群的腰围身高比值（WHtR）与血压、血脂的关系。
方法：采用统一编制调查表记录2013年在4个县共4281人的血压、血脂、WHtR 等指标。WHtR对血压、血脂具体指标影响采用主成分回归分析方法。 -
军人心身健康与社会支持、家庭情感表达及相关因素的研究
目的 探讨军人心身健康与社会支持、家庭情感表达及相关因素的关系,为实施干预措施以提高军人心身健康水平提供依据.方法 采用随机整群取样法抽取陆军、海军、空军共3 865例军人,用中国心身健康量表(CPSHS)、社会支持量表(SSRS)、家庭情感表达量表(FEES)对其进行测量,对测量结果进行直线相关分析、主成分回归分析等.结果 军人心身健康的心理障碍分(焦虑、抑郁、精神病性)显著低于中国心身健康常模(t=-36.669～-29.724,P＜0.01),躯体化症状分(呼吸系统、消化系统、骨骼肌肉、皮肤、生殖及内分泌、神经系统)略高于中国心身健康常模(t=2.681～15.491,P＜0.01);空军躯体化症状分(眼和耳、消化系统、骨骼肌肉、生殖及内分泌)显著低于陆军、海军(P＜0.05);心身健康各因子与社会支持、家庭情感表达和一般情况有显著的正或负相关关系(民族和军兵种除外)(r=-0.269～0.439,P＜0.05～0.01);用主成分回归分析,为军人心身健康总分建立了简单、有效的主成分回归方程.结论 军人心理健康比一般人群好,而躯体健康与一般人群相比略差;其心身健康水平与社会支持、家庭情感表达和一般情况密切相关.
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主成分回归分光光度法同时测定曲马氨酚缓释片中盐酸曲马多和对乙酰氨基酚的含量
盐酸曲马多是一种作用于中枢神经系统的综合性阿片类镇痛剂,常用于术后痛、创伤痛、癌性痛、心脏病突发性痛、关节痛、神经痛、肌肉痛及痛经等.盐酸曲马多和对乙酰氨基酚复方片于2001年8月15日经美国FDA批准上市.临床研究表明,对于一般外科手术的术后疼痛,病人口服2片盐酸曲马多/对乙酰氨基酚复方片后,不到1 h即起效,比单独使用盐酸曲马多要迅速,同时其镇痛持久性要强于单独服用对乙酰氨基酚.目前,笔者未见国内有盐酸曲马多和对乙酰氨基酚复方缓释制剂的研制.由于缓释制剂具有降低血浆药物浓度波动,减少给药次数,提高药物疗效,降低不良反应的优点,笔者对该复方缓释制剂进行了研制.
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多波长主成分回归法在他莫昔芬高效液相定量分析中的应用
目的:用主成分回归法建立高效液相定量分析的多波长标准方程,并与单波长标准方程比较.方法:配制他莫昔芬标准溶液,进样20μl,在不同波长测定色谱峰面积.使用主成分回归和小二乘处理数据,建立标准方程,比较预测标准误.结果:多波长标准方程平方相关系数大于单波长标准方程平方相关系数,多波长标准方程的预测标准误小于单波长标准方程.结论:主成分回归校正法可作为高效液相定量分析的一种替代方法.
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偏小二乘回归与主成分回归的比较
多元回归的建模与分析中,变量间存在多元共线性的现象十分普遍.另外,实际工作中由于种种原因会造成自变量个数p较多而观察时点数n并不多,甚至出现n＜p的情况.此外,建立的回归方程主要应用于预测.偏小二乘回归(PLS回归),是建立在主成分分析和主成分回归基础上的一种多元数据分析方法.目前为止,偏小二乘回归方法的价值受到专家们的充分肯定,但该方法在医学领域中应用尚少,国内卫生统计界尚未见报道.本文将对其中较为简便的Helland算法[1,2]理论加以探讨并通过实例分析与主成分回归对比,以促进该方法在医学领域中的应用.
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AR-EGARCH模型在疾病指数时间序列建模中的应用研究
目的 探索带有影响因素的疾病指数时间序列建模方法.方法 采用黄瓜霜霉病病情指数时间序列从方法学的角度进行预测方法研究,将主成分回归模型和自回归条件异方差模型结合起来,建立AR(2)-EGARCH(0,2)模型.结果 AR(2)-EGARCH(0,2)模型用应变量的过去值、过去误差和自变量的当前值、过去值的线性组合来预测病情,克服了主成分回归模型误差项不独立或存在异方差的缺点,模型取得了较好的预测效果.结论 AR(2)-EGARCH(0,2)模型为本研究获得的预测效果较好的时间序列模型,适合于类似时间序列数据的结果预测.
关键词： AR-EGARCH模型 ARCH模型 主成分回归 时间序列 预测 -
主成分回归在分光光度法同时检测多种物质中的应用
在分光光度法中,常常遇到多种待检测物质共存于同一样品中.为实现混合样品中各种物质的分别测定,通常预先将各物质进行分离,这样不仅增加分析检验手续,而且由于分离过程中的损失和玷污,难免给检验带来较大误差.本文将主成分回归分析[1,2]应用于分光光度法中,成功地进行了健力宝等饮料中苯甲酸、糖精钠、山梨酸的同时检测.方法准确简便,无须进行样品预分离.
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高维数据回归分析中基于LASSO的自变量选择
生物信息学背景下普遍存在着高维数据,所谓的“高维”即待估计的未知参数的个数是样本量的一个或几个数量级[1],例如Van't Veer(2002)[2]等学者收集的乳腺癌数据集共包括259例乳腺癌患者,25000个微阵列基因数据,研究变量个数25000远远大于样本量259,存在“高维”现象.传统的方法进行参数估计和统计推断的一个必要前提是待估参数的个数小于样本量,这样统计推断的结果才是稳定、可靠的.对于高维数据回归分析,经验研究表明自变量进入模型的顺序不同所得到的回归系数的估计方差亦不相同,甚至变异很大,提示估计结果不稳定,此时通常需要考虑其他变量选择策略.Fan等(2001年)[3]提出变量选择应该满足以下要求:(1)模型预测的准确性;(2)模型的可解释性,即模型中选择的自变量在专业上是合理的、科学的;(3)模型的稳定性,即数据集中数据微小的变动不会导致模型较大变动;(4)应尽量避免在假设检验中出现的偏倚;(5)应尽量控制计算的复杂度.以往提出的一些降维方法如聚类、偏小二乘法、主成分回归、岭回归、基于树的集成方法等都只能达到其中的部分目标:通过聚类得到的模型对于聚类算法过于敏感;偏小二乘法与主成分回归通常根据累计贡献率、特征根的大小、统计学意义等准则选取成分,所得模型虽结构简约、估计稳定,但估计是有偏的[4],同时所得到的主成分虽或有一定的实际意义,但是不能清晰地解释单个协变量的效应[5];岭回归虽能较好地处理变量间的多重共线性,但因它不能降低维度而无法提供一个稀疏的模型;基于树的集成方法则因调整参数过多,而导致结果的可解释性往往较差.
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奇异值分解和主成分回归测定克感敏片三组分
将奇异值分解和主成分回归相结合,首次用于药物的含量测定,采用紫外分光光度法同时测定克感敏片中的非那西丁、氨基比林和咖啡因的含量.其结果明显优于小二乘法.
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江苏省居民生活质量主成分回归分析
目的：了解和掌握江苏省居民综合生活质量情况,为制定提高我省居民生活质量有关决策提供参考。方法对18周岁以上居民进行入户问卷调查,收集有效问卷1806份,进行典型相关分析和主成分回归分析。结果第一对典型变量相关系数为0.685,表明主、客观生活质量维度之间具有相关性。综合评价显示主观生活质量评价比客观生活质量评价对综合生活质量评价的影响更大。结论江苏省居民主、客观生活质量两者相互影响,物质生活条件提高能够影响主观幸福感；提高主观生活质量对居民总体生活质量提高更有价值,因此加快我国精神文明的发展,对提高国民生活质量满意度意义重大。
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偏小二乘回归的原理及应用
[目的] 探讨偏小二乘回归的理论及其应用. [方法] 应用医学实例计算,对偏小二乘回归与主成分回归及一般小二乘回归进行比较. [结果] 偏小二乘回归对数据的拟合度优于主成分回归和一般小二乘回归法. [结论] 偏小二乘回归适用于处理有多重共线性的资料,当解释变量个数多、样本量少时尤为有效,是稳健的数据"软"建模的统计方法.
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基于主成分回归分析的我国护理人才需求量影响因素分析
我们运用主成分回归分析模型对我国1990~2010年的护理人才需求量及其众多影响因素进行分析。结果表明，住院服务利用、国民经济的发展以及人均卫生总费用是影响护理人才需求量的重要因素，其次年病死人口数比医院诊疗人次数以及执业（助理）医师数对护理人才需求量的影响更显著，城镇化和老龄化水平的提高也会带动护理人才需求量的提高。因此，护理事业应借我国经济迅速发展、城镇化和老龄化加快、国民健康意识快速提高之契机，以满足不断增长的医疗卫生服务需求为切入点，扩大护理人才规模总量，优化护理人才结构。
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主成分回归分析与多元线性回归的对比研究
为探讨医学本科生毕业成绩的影响因素,以105例医学本科毕业生的19门主要课程成绩作为自变量,以其毕业成绩作为因变量,进行了多元线性回归分析和主成分回归分析.
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Logistic回归的主成分改进方法探讨及其医学应用
研究 Logistic回归模型的主成分回归改进方法。在医学研究中，尤其是在流行病的发病因素分析中，应用主成分回归进行多重共线性的改进处理，可以削减自变量观察矩阵之间的多重共线性，建立较为理想的关系模型，提高结果的可靠性；便于医学研究者正确合理的建立Logistic回归模型，处理混杂因素，预测疾病和判别分类。
关键词： Logistic回归 多重共线性 主成分回归 SPSS17 .0 -
氨基和亚氨基化合物量子化学参数与氢键酸度的相关性研究
应用Gaussian 98W程序分别在B3LYP/6-311G**和HF/6-311G**(I原子用3-21G**基组)水平优化了67个氨基和亚氨基化合物的几何结构,计算了氨基或亚氨基氢和氮原子的净电荷QH和QN、前线分子轨道能级EHOMO和ELUMO、系统总能ET和偶极矩D等量子化学参数.为阐明这些参数与实验氢键酸度∑αH2的关系,将所得B3LYP和HF两个参数集对∑αH2进行了主成分回归(PCR)和逐步回归(SWR)分析,结果表明,B3LYP高精度参数集的回归模型其拟合优度和预测值均好于HF的;PCR模型预测值与实验值吻合较好,而SWR所建模型因存在多重共线性问题,预测值并不可靠.
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主成分回归中异常点的二步诊断法及其医学应用
[目的]探讨对主成分回归中存在的异常点的诊断方法.[方法]利用PCR的二步诊断法计算出诊断统计量Iij(α)和主成分Cook距离PCDi,通过其值的大小来判定是否为异常点.[结果]在实施PCR的数据中,二步诊断法可以比较好地诊断出异常点.[结论]该诊断方法不仅可以诊断出X空间的异常点,且可以诊断出Y空间的异常点,是一种可行的且易于操作的主成分回归中异常点的诊断方法.
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主成分回归在学龄儿童体脂率研究中的应用
目的:利用主成分回归方法消除在学龄儿童体脂率研究中形态指标之间的共线性作用,使得儿童体脂率与年龄、性别及形态指标的关系得以正确解释.方法:采用主成分回归分析的方法,并与多元逐步回归结果进行比较.结果:消除了多元回归分析中由于共线性产生的参数估值不稳定性及结果中不好解释的现象.结论:在解决共线性的问题中有实际应用价值.
