山西省自然科学基金(20051091)
- 作品数：8 被引量：58H指数：5
- 相关作者：刘桂芬罗天娥曹红艳曾平萨建更多>>
- 相关机构：山西医科大学北京市朝阳区疾病预防控制中心更多>>
- 发文基金：山西省自然科学基金更多>>
- 相关领域：医药卫生自动化与计算机技术更多>>
- 重复测量资料非线性混合效应模型应用与实现被引量：6
- 2006年
- 目的探讨重复测量资料非线性分析技术、SAS软件NLMIXED过程及在群体药动学的应用。方法结合重复测量数据特点,采用最大似然原理进行参数估计,建立非线性混合效应参数模型。结果该模型不仅考虑了个体内和个体间变异,而且也考虑了参数间的非线性,允许固定效应和随机效应进入模型的非线性部分;可方便地分析随机缺失等非均衡数据;有助于引入其他解释变量时最佳模型的选择,更客观地解释其对代谢过程的影响。结论当重复测量资料不满足线性条件时,使用非线性混合效应模型能更客观地反映原数据特征,挖掘资料蕴藏的信息,弥补线性理论分析非线性重复测量资料之不足。
- 罗天娥刘桂芬
- 关键词：重复测量资料非线性混合效应模型
- 非独立数据的相关性分析被引量：3
- 2007年
- 为了探讨环境医学研究中不满足独立性要求资料相关性分析的方法,针对双反应变量重复测量资料的特点,采用SAS软件的MIXED过程,建立线性混合效应模型。在双反应变量重复测量资料模型构建过程中,使用SAS的MIXED过程,将重复测量数据间的相关性分为变量之间的相关与重复测量个体值之间的相关两部分。使用SAS软件的MIXED过程不仅可更加准确地进行相关性分析,且可分别拟合不同的混合效应模型,以获得最佳的分析结果。
- 萨建刘桂芬
- 关键词：PROCMIXED线性混合效应模型
- 广义线性混合效应模型在临床疗效评价中的应用被引量：4
- 2007年
- 目的:探讨临床疗效评价中分类重复测量资料的广义线性混合效应模型(GLMMs)及SAS8.0的GLIMMIX宏实现。方法:利用GLIMMIX宏ERROR和LINK语句来指示疗效指标的分布及连接函数,通过REPEATED和RANDOM语句的TYPE选项选择合适方差-协方差结构矩阵来模拟不同时间疗效指标的相关性,采用基于线性的伪似然函数进行模型参数估计。结果:广义线性混合效应模型允许临床疗效评价指标是指数家族中任意分布(如:连续分布包括正态分布、beta分布、卡方分布等;离散分布包括二项分布、泊松分布、负二项分布等),可以通过连接函数将疗效指标的均数向量与模型参数建立线性关系,简化运算过程。结论:广义线性混合效应模型建模灵活,可为临床疗效评价提供更丰富的信息。
- 罗天娥刘桂芬孟海英
- 广义线性混合效应模型在分类重复测量资料中的应用被引量：8
- 2007年
- 目的探讨分类重复测量资料广义线性混合效应模型(GLMMs)建模及SAS8.0的GLIMMIX宏实现。方法利用GLIMMIX宏ERROR和LINK语句来指示反应变量的分布及连接函数,通过REPEATED和RANDOM语句的TYPE选项选择合适的方差-协方差结构矩阵来模拟数据的相关性,采用基于线性的伪似然函数进行模型参数估计。结果GLMMs是在广义线性固定效应模型的基础上引入随机效应,反应变量可以是指数家族中任意分布(连续分布包括正态分布,beta分布,卡方分布等;离散分布包括二项分布,泊松分布,负二项分布等),可以通过连接函数将观测的均数向量与模型参数联系起来,根据重复测量资料的特点选择合适的方差-协方差结构矩阵。结论GLMMs应用范围广,建模灵活,可以为相关或非常量方差数据建模,能提供客观正确的统计结论。
- 罗天娥刘桂芬
- 关键词：GLI
- WinBUGS软件应用被引量：13
- 2006年
- 孟海英刘桂芬罗天娥
- 关键词：WINBUGSGIBBS抽样GRAPHICAL线性混合模型马尔可夫链核密度估计
- 预测性伪似然法和贝叶斯法广义线性混合模型估计被引量：1
- 2008年
- 目的比较预测性伪似然法(PQL)和基于马尔可夫蒙特卡罗(MCMC)的贝叶斯方法在广义线性混合模型参数估计的偏差和精度。方法针对样本含量不等的层次数据,运用SAS/glimmix过程和WinBUGS软件分别进行PQL和贝叶斯法参数估计。结果两种方法固定效应参数估计结果基本一致,但对随机效应方差的估计,基于MCMC的贝叶斯法偏差远小于PQL法。结论对二分类层次数据,采用广义线性混合效应模型贝叶斯估计精度更高,偏差更小。
- 曹红艳刘桂芬曾平张爱莲
- 关键词：贝叶斯
- 双反应变量重复测量资料分析及MIXED过程实现被引量：6
- 2007年
- 目的探讨双反应变量重复测量资料的分析原理与方法及SAS软件PROCMIXED过程的应用。方法结合双反应变量重复测量数据的特点,采用SAS软件的MIXED过程对其进行分析,建立线性混合效应模型。结果该模型不仅考虑了每个变量多次重复测量结果之间的相关性,也考虑了两个变量之间的相关性,同时还引入固定效应和随机效应,结合数据特征分析,结果更为可信。结论对双反应变量非独立重复测量资料,可以把数据之间的相关性分解为重复测量间相关性和变量间相关性两部分,采用MIXED过程不仅可对其相关性做出明晰深入的分析,且可保证数据分析结果解释更符合实际。
- 萨建刘桂芬
- 关键词：线性混合效应模型
- 零膨胀模型在心肌缺血节段数影响因素研究中的应用被引量：20
- 2008年
- 目的讨论零膨胀模型在计数资料中的应用。方法应用零膨胀负二项模型分析冠心病患者心肌缺血节段数的影响因素。结果零膨胀负二项模型logit部分结果表明没有家族史、年龄越小、左室收缩末容积越小的患者发生心肌节段缺血的可能性较小;负二项部分结果表明有糖尿病史、有冠心病家族史、左室收缩末容积越大的患者发生心肌缺血节段数越多。结论当计数资料存在过多零计数时,应用零过多模型能够得到很好的拟合效果。
- 曾平刘桂芬曹红艳
- 关键词：计数资料POISSON回归
