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张秀秀

作品数：5 被引量：26H指数：2
供职机构：山西医科大学更多>>
发文基金：国家自然科学基金全国统计科学研究计划重点项目更多>>
相关领域：医药卫生更多>>

合作作者

文献类型

  • 2篇期刊文章
  • 2篇学位论文

领域

  • 4篇医药卫生

主题

  • 2篇维数
  • 2篇腺癌
  • 2篇高维
  • 2篇高维数据
  • 1篇胆囊
  • 1篇胆囊良恶性病...
  • 1篇胆囊肿瘤
  • 1篇性病
  • 1篇样本量
  • 1篇预测值
  • 1篇造影
  • 1篇乳腺
  • 1篇乳腺癌
  • 1篇乳腺癌患者
  • 1篇三维超声
  • 1篇筛检
  • 1篇筛检试验
  • 1篇统计推断
  • 1篇肿瘤
  • 1篇良恶性

机构

  • 4篇山西医科大学
  • 1篇河北医科大学
  • 1篇北京大学

作者

  • 4篇张秀秀
  • 2篇王彤
  • 2篇王慧
  • 2篇乔楠
  • 2篇田双双
  • 1篇闫丽娜
  • 1篇鲍彦平

传媒

  • 2篇中国卫生统计

年份

  • 1篇2017
  • 3篇2013
共 5 条 记 录，以下是 1-4
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排序方式：
高维数据回归分析中基于LASSO的自变量选择被引量：22
2013年
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，例如Van’t Veer（2002）心0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。
张秀秀王慧田双双乔楠闫丽娜王彤
关键词：维数乳腺癌患者统计推断样本量基因数据
基于(I)SIS的变量选择方法及其在极高维数据生存分析中的应用
目的:利用DNA微阵列技术和蛋白质谱技术测出的基因或蛋白等极高维生物数据对癌症病人进行生存预测已不能再利用传统Cox比例风险模型。本论文将探讨L1惩罚COX模型、弹性网技术(Elastic Net)，SIS-Cox模型和...
张秀秀
关键词：肺腺癌
文献传递
胆囊良恶性病变超声造影与增强CT的对比研究
目的：比较超声造影及增强CT两种检查方法对胆囊良恶性病变的鉴别诊断效能及一致性。　　方法：对来我院行常规超声检查疑为胆囊占位性病变的患者，同期行超声造影及增强CT检查，对资料完整、图像清晰的48例患者纳入研究，观察分析胆...
张秀秀
关键词：胆囊肿瘤三维超声超声造影
二分类诊断试验中预测值的比较方法及程序实现
2013年
诊断或筛检试验中，真实情况只有相互排斥的两种情况，如：有病与无病时，通常采用灵敏度和特异度描述试验的准确度。但在临床实践中医生最感兴趣的问题是：试验结果意味着什么？试验结果阳性的患者“有病”的可能性多大？试验结果为阴性的患者“无病”的可能性有多大？
王慧张秀秀鲍彦平乔楠田双双王彤
关键词：程序实现预测值筛检试验
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