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文献类型

  • 3篇中文期刊文章

领域

  • 2篇医药卫生
  • 1篇理学

主题

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机构

  • 3篇山西医科大学
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作者

  • 3篇王彤
  • 3篇许树红
  • 3篇陶然
  • 2篇董晓强
  • 1篇马晋峰
  • 1篇王聪
  • 1篇王慧
  • 1篇乔楠
  • 1篇田双双
  • 1篇崔燕
  • 1篇梁洁
  • 1篇范晔
  • 1篇刘晓萌
  • 1篇李艳艳
  • 1篇高倩

传媒

  • 1篇中华流行病学...
  • 1篇中国卫生统计
  • 1篇中华疾病控制...

年份

  • 1篇2020
  • 2篇2017
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
基于non-local先验的贝叶斯变量选择方法及其在高维数据分析中的应用
2020年
目的对高维数据进行变量筛选并构建预测模型是组学数据分析的研究热点之一。本研究旨在为结局为二分类变量的高维组学数据筛选自变量并构建预测结局的稀疏统计模型。方法本研究通过模拟研究和实例分析阐释基于non-local先验的贝叶斯变量选择方法--乘积逆矩先验(product inverse moment,piMOM)相较于惩罚类方法ISIS-光滑平切绝对偏差(iterative sure independence screening-smoothly clipped absolute deviation,ISIS-SCAD)和ISIS-最小最大凹惩罚(iterative sure independence screening-minimax concave penalty,ISIS-MCP)在高维数据中变量筛选及其预测效果的性能优劣。结果模拟研究发现:在高维的情况下,经piMOM、ISIS-SCAD和ISIS-MCP方法筛选所得变量的平均真阳性数和受试者工作特征曲线下面积(AUC,area under curve)基本相等,ISIS-SCAD、ISIS-MCP的平均假阳性数、回归系数均方误差以及预测均方误差明显高于基于non-local先验的贝叶斯变量方法所获得的对应值。piMOM方法分析弥漫大B细胞淋巴瘤实例数据共识别5个有意义的基因,AUC为0.996;ISIS-SCAD识别7个基因,AUC为0.975;ISIS-MCP识别7个基因,AUC为0.968。结论在模型选择相合性和预测准确性方面,piMOM方法与ISIS-SCAD和ISIS-MCP相比,具有优势,在一定意义上可有效控制假阳性率。
马金沙董晓强高倩陶然许树红李艳艳王彤
关键词:高维数据弥漫性大B细胞淋巴瘤
高维组学数据分析中的贝叶斯变量选择方法被引量:2
2017年
随着基因组测序技术和生物信息学的迅猛发展,近几年涌现了大量与疾病相关的组学数据即所谓高维数据。对于这类组学数据,共同特点是自变量个数p通常远大于观察例数n,且自变量间往往高度相关,从成千上万个组学数据中识别出真正有意义的自变量带来一些统计学挑战。本文对高维数据中的贝叶斯变量选择方法做论述。
董晓强许树红陶然王彤
关键词:高维数据
男性煤矿工人高体力活动水平与不同定义下血脂异常水平的关联性被引量:3
2017年
目的探讨山西大同煤矿集团男性工人体力活动度对血脂异常的影响。方法采用两阶段整群分层抽样方法抽取大同煤矿共3 656名男性矿工进行调查。血脂异常的诊断依据中国成人血脂异常防治指南,并分为四种情况。体力活动度的评价依据国际体力活动问卷处理指南的要求分为低、中、高三水平。结果在男性煤矿工人中,体力活动低、中、高三水平所占比例分别为17.65%、15.18%和67.17%。在控制了混杂因素(年龄、体质指数(body mass index,BMI)、腰臀比、吸烟情况、饮酒情况等)的情况下,与低体力活动水平相比,高体力活动水平与高甘油三酯(triglyceride,TG)水平(OR=0.72,95%CI:0.58~0.90)、低高密度脂蛋白(high density lipoprotein,HDLC)水平(OR=0.68,95%CI:0.55~0.84)、高低密度脂蛋白(low density lipoprotein,LDL-C)水平(OR=0.68,95%CI:0.55~0.85)、血脂异常A(OR=0.68,95%CI:0.55~0.84)、血脂异常B(OR=0.67,95%CI:0.54~0.84)、血脂异常D(OR=0.44,95%CI:0.20~0.97)均有关联(均有P<0.05),而中体力活动水平与血脂异常的发生关联均无统计学意义(均有P>0.05)。结论研究结果表明,适当高强度的体力活动是男性煤矿工人血脂异常的保护因素。
陶然黄建军孙晨明马晋峰范晔乔楠梁洁刘晓萌崔燕田双双王聪王慧许树红王彤
关键词:血脂异常职业卫生流行病学研究
共1页<1>
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