【摘 要】
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目的 探索纵向数据分析中广义估计方程和混合线性模型在Python中的实现方法，拓展Python软件在统计分析中的应用。方法 通过Python软件构建广义估计方程和混合线性模型，以环境流行病学的研究实例探索大气颗粒物PM2.5对肺功能的影响，并与R软件分析结果进行比较。结果 PM2.5是肺功能降低的危险因素，PM2.5每升高1μg/m~3，研究对象2天后第1秒用力呼气容积减少8 mL。Python软
【基金项目】
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湖北省卫生健康委2021—2022年度科研项目（WJ2021F103）；
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目的 探索纵向数据分析中广义估计方程和混合线性模型在Python中的实现方法，拓展Python软件在统计分析中的应用。方法 通过Python软件构建广义估计方程和混合线性模型，以环境流行病学的研究实例探索大气颗粒物PM2.5对肺功能的影响，并与R软件分析结果进行比较。结果 PM2.5是肺功能降低的危险因素，PM2.5每升高1μg/m~3，研究对象2天后第1秒用力呼气容积减少8 mL。Python软件可用statsmodels库进行广义估计方程和混合线性模型的分析，实现过程程序语言简洁。与R软件相比，程序逻辑具有一定的相似性，参数估计和置信区间的计算结果基本一致，Python结果可信。结论 Python软件可灵活构建广义估计方程和混合线性模型，在实际研究中有一定参考价值。
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