纵向数据相关论文
纵向数据是由每个个体变量在时间或者空间上多次测量的数据构成,纵向数据既有时间序列数据的特点,又有截面数据的特点。增长曲线模......
本文针对指标较多的纵向数据,首先考虑对指标进行非线性划分,进而采取稀疏主成分分析对高维数据指标进行降维筛选,然后构建部分线......
目的 基于多变量纵向数据联合模型，探讨人群血脂异常对脑卒中发病风险的影响，为脑卒中的有效预防提供科学依据。方法 以陕西省西安市......
鉴于机器学习中聚类算法计算效率高、估计参数少、模型依赖弱等优点,本研究运用聚类算法识别纵向数据增长轨迹中存在的总体异质性,......
纵向数据作为截面数据与时间序列的一个有机结合,已被广泛地应用到社会科学、经济学及生物医学等领域。纵向数据结构可以有效地刻......
学位
目的:探究2型糖尿病患者用药依从轨迹及其影响因素，尤其是人格特质与用药依从的关系。方法:抽取北京市通州区和顺义区4个社区卫生服......
目的 探讨基于混合效应模型对短期纵向数据进行模拟，从而获得长期纵向数据这一方法的效果。方法 以金属镉的膳食暴露数据作为应用实......
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......
目前调节效应检验主要是基于截面数据,本文讨论纵向（追踪）数据的调节效应分析。如果自变量X和因变量Y有纵向数据,调节效应可分为三类......
在心理学和其他社科研究领域,大量实证文章建立调节效应模型,以分析自变量对因变量的影响是如何随着调节变量的变化而改变。过去10......
在统计学中,越来越多的人开始关注纵向数据以及纵向数据模型,有着十分广泛的应用,尤其在医学和社会学的研究领域,为人们的生活带来......
纵向数据是一类重要的数据类型,它在社会学、经济学、生物医学、传染病学以及其它的自然科学领域有着广泛的应用。回归模型常用来......
在社交网络高速发展的今天,每天都会有大量的网络数据产生,对网络数据的研究也愈加丰富和深入。网络数据包括反映网络结构的数据和......
目的:纵向数据是医学研究中常见的一种类型,在一些研究中,研究对象接受治疗后的发展轨迹可能不是来自同一总体的,即变化轨迹存在异......
假设有纵向观测数据(Yij,Xi(tij),tij),i=1,…,n,j=1,…,ni,其中tij是第i个体第j次观测时间点,Yij和Xi(tij)分别为时刻tij的实值的......
本文主要对如何充分利用纵向数据的组内相关性来提高对纵向数据半参模型的估计精度以及高维数据的变量选择问题进行研究。纵向数据......
目前中介效应检验主要是基于截面数据,但许多时候截面数据的中介分析不适合进行因果推断,因而需要收集历时性的纵向数据,进行纵向......
如何根据患者的整体获益确定最佳疗程,一直是中医临床实践的难点,本研究根据用药后多次随访形成的纵向数据结果,探索中医药干预治......
本文针对部分线性变系数模型,研究参数分量的变量选择。该模型既含有线性模型作为参数分量,又含有变系数模型作为非参数函数,是两......
本文研究纵向数据下非参数部分带有测量误差的部分线性变系数模型的估计.利用B样条函数近似模型中的变系数函数,构造偏差修正的二......
广义估计方程(GEE)是分析纵向数据的常用方法.Balan,Schiopu-Kratina(2005)研究了协变量维数固定,GEE估计的渐近正态性.WANG(2011)......
回归分析是一种重要的统计推断方法。在实际应用中,它成为理论与实际联系最为密切的统计方法之一,是分析与处理数据、寻求数据之间......
在生物医学研究中，对一个个体的多个指标在不同时刻或不同地点进行重复测量，我们把得到的观测值视为多元纵向数据。这多个指标试图从......
半参数模型结合了非参数模型的灵活性和线性模型的简洁性。半参数模型是很重要的且在经济学、生物学和医学领域的研究中有着广泛的......
广义估计方程(GEE)是分析响应变量是离散或非负的纵向数据回归问题的重要方法.该文在较弱的条件下证明了自适应设计GEE回归参数估......
在经济学、气象学、生物学、流行病学和社会学等领域的研究工作中,经常会遇到高维数据、复共线性数据、纵向数据、重尾数据存在的......
利用西安交通大学人口与发展研究所2001年、2003年和2006年“安徽省农村老年人生活状况”跟踪调查数据，采用个体增长模型，结合农村实......
医学随访研究中，纵向数据和生存数据往往伴随出现，并且通常相关联，对纵向数据和生存数据单独分析可能会导致有偏倚的结果。联合模型同......
目的探讨烧伤患者康复治疗阶段生活质量、伤残接受度的发展轨迹及影响因素。方法采用方便抽样法选择福建医科大学附属协和医院烧伤......
目的 构建台湾地区35 ～ 74岁健康体检人群代谢综合征5年发病风险(个体化)预测模型.方法 在1997-2006年初次参加台湾美兆自动化健康......
目的 构建台湾地区30 ～ 59岁健康体检人群肥胖5年发病风险(个体化)预测模型.方法 选择1998 -2006年首次参加台湾美兆健康体检的30～59......
目的:针对现实世界研究(real-world study,RWS)中常见的具有纵向测量属性的动态观察指标,探讨界标法和联合建模法2种动态预测方法......
目的:以芪蛭通络胶囊治疗缺血性脑卒中临床试验为例来指导临床纵向数据缺失的多重填补及其敏感性分析,并强调敏感性分析的重要性.......
目的 采用联合模型探讨男性和女性人群尿酸值的纵向动态变化与痛风发病的关联,为痛风疾病的早期防控提供理论依据.方法 分析陕西省......
离散型广义非线性模型包括Poisson,二项,负二项模型.本文讨论离散型广义非线性纵向数据模型中偏离名义离差的检验问题,得到了检验......
线性混合模型流行地被用来适合连续纵的数据，并且随机的效果通常被假定有正常分发。然而，这个假设需要被测试以便进一步的分析能被继......
当适用概括了估计方程技术到纵的数据时，同时为平均数和协变性建模是普通策略高效地估计吝啬的参数。在这篇文章，用概括评价方程技术......
十年前,刚出校门的我,面对财务工作,总以为所学专业对口,干这项工作应该没什么问题。然而,一件小事,却改变了我对工作的态度和对干......
许多发展中国家当前正大力发展职业教育和培训(VET),以求积累人力资本,促进经济增长。本研究的主要目的在于理解作为发展中国家之......
在经典回归分析中,人们通常假设回归模型满足Gauss-Markov假设:(1)随机误差项期望为零;(2)随机误差项具有等方差;(3)随机误差彼此......
流行病学随访研究中会产生大量的纵向数据,但该类数据的分析一直是统计学的难点。目前大多采用传统的线性混合模型来处理。该模型......
提出了Tobit分位数回归模型的经验似然推断,证明了对数经验似然比统计量渐近服从卡方分布,构造了模型参数的置信域。模拟比较了经......
期刊
主要研究当相关矩阵的逆矩阵可以表示为一些已知矩阵的线性组合时,纵向数据的参数估计问题.纵向数据分析中最常用的模型是广义线性......
纵向数据是由多个体在不同的时间点或者空间点处的若干次观测的数据构成,这类数据的一个很重要的特点是个体间的观测值通常是独立......
本文主要研究了基于高维纵向数据的部分线性多指标可加模型的降维问题以及该模型在医疗费用中的应用。在观测收集数据时,对同一个......
纵向数据是指对一组个体在不同时刻多次观测所得的数据,在实际中应用广泛。由于这类数据组间独立,组内相关的特点,传统的回归方法......
在临床试验与医学研究中,研究员通常会搜集到每个个体在不同时间点测量的纵向数据和时间相依的生存数据.早期他们都是对纵向数据与......
