首页 > 文献资料
-
基于贝叶斯统计的生物医学文献挖掘
随着生物医学文献的爆炸式增长,运用数据挖掘方法从文献中发现新知识受到越来越多学者的关注,本研究提出了将贝叶斯统计与PubMed提供的相关文献结合的文献挖掘方法.以转录因子结合位点文献的查找为例.研究表明此方法能有效地找出描述感兴趣内容的文献,与单纯用PubMed相关文献的方法相比,可以在基本不影响查全率情况下提高查准率.此方法可以很容易推广到其它专题的生物医学文献的搜集.
-
生存资料的二次研究系列之七:R软件gemtc程序包实现生存数据网状Meta分析
生存数据是评价肿瘤等多种疾病的重要数据类型。近年来,基于生存数据的网状Meta分析逐渐兴起。R语言gemtc程序包是一款基于贝叶斯统计研发的能够用于网状Meta分析的软件,不仅能用于二分类与连续性变量的网状Meta分析,也能进行生存资料的网状Meta分析。gemtc程序包同时提供了异质性检测、一致性检测和个干预措施的优劣排序的方法。本文以实例演示使用gemtc程序包实现生存资料网状Meta分析的方法。
-
Meta分析系列之五:贝叶斯Meta分析与WinBUGS软件
贝叶斯Meta分析(Bayesian Meta-Analysis)是近年来基于贝叶斯统计发展起来的一种新型的Meta分析方法,主要采用"马尔科夫链-蒙特卡罗"(Markov chain MonteCarlo,MCMC)方法、使用WinBUGS软件[1]进行.经典统计学派的统计量,往往不易找到其精确的有限样本分布,因此多数情况下是基于大样本渐近分布做出统计推断,而贝叶斯学派则可直接计算精确的有限样本分布,并不依赖于渐近理论,且充分考虑了模型的不确定性,故认为Meta分析贝叶斯估计更可靠、更合理,特别在有序数据及网状Meta分析[2]中有传统Meta分析无法企及的优点.当前,贝叶斯Meta分析已得到愈发广泛的应用,本文将简要介绍贝叶斯Meta分析与WinBUGS软件.
-
贝叶斯统计和经典统计在分位数回归分析中的比较
目的 在分位数回归分析中比较贝叶斯统计和经典统计,以便在不同场合下选择更加有效的方法.方法 选择大样本数据,基于经典统计和贝叶斯统计的分位数回归分析利用SAS软件中的QUANTREG过程和MCMC过程实现.分别采用十折交叉验证方法,通过训练集的拟合效果和预测集的预测效果两方面来评价模型优劣.结果 若采用全部样本建立模型时,基于经典统计的分位数回归分析评价指标略差于基于贝叶斯统计的分位数回归分析评价指标;基于部分样本作为训练集的十折交叉验证时,比较10次指标的均值,基于贝叶斯统计相对于基于经典统计而言,在具体的分位数回归方程中,其下四分位数(Q1)和上四分位数(Q3)的拟合效果为优,而中位数(Q2)的拟合效果略差;对于预测效果而言,基于贝叶斯统计的分位数回归方程要优于经典统计的分位数回归方程.结论 在拟解决实际问题的场合下,如要求准确度较高,主要考察各个分位数预测效果和拟合效果,可选择贝叶斯分位数回归分析法;若主要考察中位数的拟合效果则需要谨慎选择.如时间精力有限且样本量足够大,那么采用经典统计的分位数回归分析即可.
-
基于拟贝叶斯方法的二项分布总体率的区间估计
基于二项分布B(n,p)的总体率p的区间估计在生物医学领域有比较广泛的应用,其中很常见的就是Wald区间估计,不过Wald区间估计在覆盖率及稳定性等方面存在比较明显的缺陷[1,2].Agresti等人[3,4]给出了与Wald区间估计形式上比较类似的估计方法;而以精确概率为基础的区间估计[5,6]以及贝叶斯区间估计[7]在实际中也有很多应用.本文基本上沿用贝叶斯统计的思想,通过一种基于Kolmogrov分布距离的拟贝叶斯方法给出了总体率p的一种新的显式解.
-
无金标准条件下诊断试验评价贝叶斯相关模型构建及应用
目的 探讨无金标准条件下诊断试验贝叶斯相关模型构建方法及应用条件.方法 通过分析具有潜在真值的无金标准诊断试验评价模型,构建两个试验相关条件下的似然函数;利用共轭分布原理,构建灵敏度、特异度、患病率的先验分布;使用WinBUGS软件计算后验参数.通过234602名无偿献血员抗-HIV检测结果说明贝叶斯相关模型的应用.结果 构建了无金标准时两次ELISA法检测抗-HIV的贝叶斯相关模型,发现两次ELISA的灵敏度相关系数为0.30,特异度相关系数为0.74;两次试验的联合灵敏度较单个试剂增高(P<0.05),特异度较单个试剂降低(P<0.05),但特异度降低的幅度明显小于灵敏度增高的幅度.结论 应用贝叶斯相关模型可合理评价无金标准时联合试验的灵敏度和特异度.
-
用贝叶斯方法对日本血吸虫感染两种检测方法进行评价
目的 探讨估计日本血吸虫感染两种检测方法(ELISA和Kato-Katz)在现场应用时的灵敏度和特异度的新方法.方法 采用贝叶斯(Bayes)统计方法,利用2005年云南省洱源县现场调查资料,对两种方法在流行区和非流行区应用时的检测效果分别进行了评价.结果 在流行区,ELISA灵敏度较高(0.913,中位数,下同)而特异度较低(0.584),Kato-Katz法灵敏度低(0.148)而特异度很高(0.994);在非流行区,ELISA灵敏度为0.766,特异度为0.908,Kato-Katz法灵敏度和特异度与其在流行区的相似.结论 在无金标准的情况下,Bayes方法能够对检测方法做出科学的评价.
-
无金标准诊断实验条件下贝叶斯先验参数的确定方法及SAS实现
目的 探讨无金标准诊断实验条件下,贝叶斯先验参数的确定方法,并比较不同方法的应用条件.方法 根据贝叶斯共轭先验分布原理,对二项分布的共轭贝塔分布中的α、β两个先验参数的确定方法进行分析比较,编写SAS程序确定先验参数.结果 在共轭先验分布的条件下,先验矩、分位数、众数与分位数三种方法确定的先验分布参数结果一致.结论 在实际工作中,应根据已知条件和具体情况决定采用何种方法计算先验分布参数.
-
Ⅰ期临床试验大耐受剂量探索新方法—贝叶斯优区间设计介绍
目的 介绍国外新出现的贝叶斯优区间(Bayesian optimal interval,BOIN)设计的原理、方法、统计特性及应用优势,为提升我国Ⅰ期临床试验统计学设计水平提供新方法.方法 BOIN方法在贝叶斯框架下,以决策错误率小为目标确定剂量增减、维持的决策界值.该方法具有长期记忆一致性以及大样本下收敛于目标毒性对应剂量的性质.结果 BOIN方法由于决策界值可以在试验前确定,与目前基于模型的方法相比在应用便捷性上有较大优势,该方法提供多种评价指标,示例显示该方法具有较好的安全性与有效性.结论 BOIN方法具有良好的统计特性和实际应用便捷性,是值得推广的Ⅰ期临床试验剂量探索方法.
-
广义线性模型贝叶斯分析的SAS实现
长期以来作为国际著名的统计软件SAS以其强大的统计功能受到广大使用者的青睐,然而让人遗憾的是SAS却极少涉及贝叶斯统计领域,直到近才推出可以进行贝叶斯分析的若干程序弥补这一不足.本文主要介绍利用SAS新推出的BGENMOD过程实现广义线性模型的贝叶斯分析.
-
贝叶斯统计在率估计与分析中的应用
在疾病流行状况调查中,发病率、患病率和死亡率等这类指标简单而实用,它们在不同人群间的差异可以提示高危人群,对率的空间分布特征和时间变化规律的探讨可以帮助了解疾病的地区差异和变化趋势,提示高危地区,从而指导公共卫生干预措施的制定、实施和监测,因此,正确的率估计和分析十分重要.
-
贝叶斯统计及其在诊断和筛检试验评价中的应用
贝叶斯统计是当今世界两大主要统计学派之一,它与经典统计学派(又称频率学派)在统计推断理论和方法上存在重大差异.多年来两大学派之间的争论从未停止过,正是这种论战推动了双方向更加合理的方向前进[1].值得注意的是,近年来,由于现代计算机技术的发展较好地解决了高维积分这一限制贝叶斯统计应用的"瓶颈"问题,使得贝叶斯统计不论在理论研究还是在应用方法上都取得了较经典统计学更快的发展.美国统计学会主席斯坦福大学生物统计学教授Bradley Efron近指出"我强烈地感到统计学正处于新一轮理论和方法论爆发的时代,而且这个爆发将以贝叶斯学派与频率学派合并为特色"[1].我国统计学家陈希孺院士指出"托马斯.贝叶斯以其一篇遗作的思想重大地影响了两个世纪以后的统计学界,顶住了统计学的半边天"[2].目前,贝叶斯统计在我国的研究尚属起步阶段,本文试图通过贝叶斯统计和经典统计的比较,介绍贝叶斯学派的一些基本思想,并以我们目前正在进行的诊断和筛检试验评价研究为例,说明贝叶斯统计在医学上的应用.
-
医学中的贝叶斯统计应用及其研究进展
近年来,由于计算机技术的发展较好地解决了贝叶斯统计后验分布求解的难题,以及贝叶斯统计在经济学[1]、社会学[2]等领域的成功应用,使得贝叶斯统计的理论和应用都取得了较经典统计(频率统计)更快的发展[3].在医学领域,国外学者应用贝叶斯统计解决了一些经典统计难以解决的医学问题[4].
-
日本血吸虫血清学阳性率时空分布格局的初步研究
目的 分析和比较我周湖区和山区以县为单位的人群血吸虫感染血清学阳性率时空分布格局.方法 采用贝叶斯时空模型,对2002-2005年全国以县为单位的血吸虫病年报资料中血清学检查数据、中分辨率成像光谱辐射计(MODIS)数据、归一化植被指数(NDVI)、地表温度(LST)和土地覆盖类型以及经济水平指标进行分析.结果 在湖区,人群血吸虫血清学阳性率与7~8月NDVI均值、水体比例和草地等比例呈正相关(网归系数分别为0.650、0.662和0.832);在山区,人群血吸虫血清学阳性率与1~2月NDVI均值和草地等比例呈正相关(回归系数分别为2.631和0.400),与7~8月NDVI均值呈负相关(回归系数为-0.288).湖区人群血吸虫血清学阳性率每年空间相关系数位于0.8680.945之间,山Ⅸ的多数年份无统计学意义.结论 在湖区和山区,自然环境因素对血吸虫病的影响有所不同;湖区人群血吸虫血清学阳性率存在很强的空间相关性且每年略有差异,而山区的空间相关性不强.
-
贝叶斯统计在精神医学中的应用
由于现代计算机技术的发展解决了高维积分这一限制贝叶斯统计应用的技术问题,贝叶斯这一与经典频率统计学派争论多年的统计学另一"半边天",终于在理论和应用上获得了长足的发展,经过多年的发展与完善,贝叶斯公式以及由此发展起来的一整套理论与方法,在自然科学及国民经济的许多领域中有着广泛应用,可以说现已很难发现在哪个人类研究领域不存在某水平的贝叶斯分析工作,在医学上,以贝叶斯统计分析为主的医疗器械评价方法已成为当前的一种技术趋势,但在我国的医学研究中尚在起步阶段.
-
空间流行病学研究中的贝叶斯统计方法
贝叶斯统计学通过构建分层贝叶斯模型,结合马尔科夫链-蒙特卡罗方法,可以有效地对包括小范围区域疾病分布图的描绘、疾病地理聚集性分析研究和疾病地理相关性研究在内的时空非独立数据进行分析.目前贝叶斯空间分析模型已发展成多类的分析方法,包括近年来充分发展和得到应用的BYM模型、联合随机模型、半参数贝叶斯统计及移动性均化模型等.同时,通过离差信息准则,开展了众多的模型比较分析;其中,以BYM模型和半参数模型中的MIX模型的优势较明显.随着进一步的深入研究,贝叶斯统计学在空间流行病学研究中发挥的空间将进一步增大.
-
MCMC的发展和贝叶斯统计
马尔科夫蒙特卡洛算法(MCMC)的应用使得贝叶斯统计在过去20年得以迅速发展,已经越来越多地应用到医学和社会学等领域,本文主要非技术性地介绍MCMC算法的有关历史和涉及到的个人,以了解MCMC算法是如何进入统计学家的视线,以及MCMC算法是如何解决贝叶斯统计计算问题的.
-
应用OpenBUGS软件实现网状Meta分析
网状Meta分析是近年来新出现的一种Meta分析方法,因其能够实现多种干预措施的比较而日益受到广泛关注.OpenBUGS软件是基于贝叶斯统计理论研发的统计软件,具有强大的运算功能,能够在多种操作系统上实现网状Meta分析,是当前该方面的主流软件之一.本文以实例演示的方式介绍了如何使用OpenBUGS软件完成网状Meta分析.
关键词: 网状Meta分析 OpenBUGS软件 贝叶斯统计 -
应用GeMTC软件实现网状Meta分析
网状Meta分析亦称为混合比较Meta分析,GeMTC软件是首款基于贝叶斯框架下MCMC法设计的制作网状Meta分析的专用非编程软件.该软件具有操作简洁、使用方便、结果准确性高及图形绘制方便等特点.该软件可以通过一致性模型、非一致性模型和节点分裂模型实现网状Meta分析;同时,该软件亦可实现传统的头对头比较的Meta分析.
-
网状Meta分析在JAGS软件中的实现
JAGS是为了弥补 WinBUGS 软件和 OpenBUGS软件而研发的一款基于贝叶斯统计的软件。该软件属于编程软件,自身独立拥有软件的一套贝叶斯运算函数及公式。JAGS软件具有操作界面简单,与系统兼容好,运行流畅,且与其他软件具有良好交互性的优点,能够完成各种类型的 M eta分析。由于该软件自身缺乏对结果数据读取、解读以及图形绘制等功能,使得其的应用及推广较差;而其与其他软件具有良好交互性的这一特点,使其能够与 R软件完美地相结合并充分地弥补该部分功能不足。本文以实例剖析的形式介绍了如何使用JAGS软件实现复杂和热门的网状 Meta分析。