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基于共享随机 效应 模型 的纵向认知标志物对轻度认知障碍逆转的预测性能比较 2024年 随机 效应 模型 (shared random-effect model,SREM)应用于轻度认知障碍(mild cognitive impairment,MCI)向认知正常(normal cognition,NC)逆转的研究,比较不同纵向认知标志物对MCI逆转的预测性能,并评价影响因素的协变量效应 。方法SREM模型 包括两个子模型 ,其中纵向子模型 采用线性混合效应 模型 对纵向认知标志物的变化轨迹建模,生存子模型 采用比例风险模型 对生存过程建模。基于对数似然函数值和信息准则进行模型 拟合优度检验,采用ROC曲线下面积(area under the curve,AUC)评价不同纵向认知标志物(MMSE、CDRSB、FAQ、ADAS11、ADAS13和ADASQ4)对MCI逆转的预测性能;同时进行纵向子模型 和生存子模型 的影响因素分析。结果843名MCI患者中72名(8.54%)在随访结束后逆转为NC。以spline-PH-GH参数分布为基准风险函数的SREM模型 对数似然函数值最大,AIC和BIC最小;以CDRSB为纵向认知标志物建立的SREM模型 拟合最好,在不同时间的AUC值均表现良好,范围为0.797~0.852,且预测误差最小,范围为0.0427~0.0429;年龄、性别、受教育程度、婚姻状况和APOEε4基因均会影响MCI患者的认知功能和日常活动功能,六种纵向认知标志物均会影响MCI患者的逆转。结论CDR评分对MCI患者的认知功能和逆转预测性能最佳;认知功能和日常活动功能可作为MCI逆转的动态监测指标。关键词：纵向数据 轻度认知障碍 逆转 响应缺失下随机 效应 模型 的分布式插补 随机 效应 模型 在处理具有层次结构或嵌套结构的数据时,具有很强的分析能力和预测准确性。然而,针对具有大量缺失值的数据集,随机 效应 模型 在拟合更新数据集时,如何选择更有效的方法...关键词：分布式处理 随机效应模型 期望最大化 基于随机 效应 模型 的可靠性数据转换因子估计 2024年 随机 效应 模型 来建模此过程,假设相似装备寿命服从指数分布,转换因子总体服从伽玛分布,通过试验数据估计伽玛分布的参数,进而得出转换因子总体均值估计。在此基础上利用贝叶斯理论,结合各装备本身的试验数据导出各自的转换因子增强点估计和区间估计,实现借助相似装备数据增强受试对象可靠性数据转换因子估计的目标。模拟数据算例分析表明提出的方法具有合理性、可行性及优越性。关键词：作战试验 数据融合 随机效应模型 贝叶斯理论 偏正态单向分类随机 效应 模型 下暴露水平的Bootstrap推断 2024年 随机 效应 模型 ,研究暴露水平的区间估计和假设检验问题。首先,利用EM算法给出未知参数的极大似然估计。进而,基于Bootstrap方法,构造个体平均暴露水平的三种Bootstrap置信区间。Monte Carlo模拟结果表明,修正的Bootstrap百分位置信区间在覆盖概率意义下优于其他两种Bootstrap置信区间,Bootstrap标准置信区间在置信上限意义下优于其他两种Bootstrap置信区间。最后,将上述方法应用于苯乙烯暴露数据的案例分析,以验证所提出方法的有效性和合理性。关键词：EM算法 半参数Tweedie复合泊松分布部分线性偏态随机 效应 模型 的贝叶斯分析 半参数Tweedie随机 效应 模型 的局部影响分析 模型 在纵向数据的分析中发挥了重要作用,然而此类模型 在适应偏态的数据方面灵活性有限。此外,现有的估计方法常常严重依赖随机 效应 的规范,因此,相应的分布对随机 效应 的选择很敏感。我们将序列相关且无分布的随机 效应 纳入到Tw...关键词：半参数模型 偏正态非平衡面板单因素随机 效应 模型 的Bootstrap推断 2023年 随机 效应 模型 ,文章研究了回归系数和方差分量函数的假设检验和区间估计问题.首先,基于矩阵分解技术,给出回归系数的精确检验方法.其次,利用Bootstrap方法和广义方法,构造单个方差分量、方差分量之和的检验统计量和置信区间.再次,建立方差分量之比的精确检验和近似检验.文章证明了所给检验方法和置信区间的变换不变性等理论性质.Monte Carlo结果表明,对于所设参数和样本量,文章所给方法在犯第一类错误的概率和功效意义下,具有统计优良性.最后,将上述方法应用于汽油消耗量的案例分析.关键词：BOOTSTRAP 几类半参数部分线性偏正态随机 效应 模型 的贝叶斯分析 模型 是现代统计学研究的热点之一, 其在经济管理、生物医药和公共卫生等领域中均有广泛的应用. 在贝叶斯框架下,我们提出了几类基于离散型和连续型纵向数据下半参数部分线性偏正态随机 效应 模型 ,并研究其相应的参数估计、...偏正态非平衡面板单因素随机 效应 模型 的Bootstrap推断及应用 随机 效应 模型 是一类重要的混合效应 模型 ，广泛应用于经济、金融、医学、生态、地质、工业、工程等领域。关于此类模型 的众多研究集中在正态分布和平衡设计结构下进行。然而，在数据采集和统计建模过程中，非平衡结构的数据更为普...关键词：城乡收入分配差距 统计推断 BOOTSTRAP方法 带有缺失数据的高维非线性再生散度随机 效应 模型 的统计推断 模型 已渐渐不再满足研究人员的需求,对于非指数族非线性回归模型 的研究已经逐步开展。非线性再生散度随机 效应 模型 可以有效处理指数族回归模型 难以处理的相关问题。此...关键词：非线性再生散度模型 缺失数据 随机效应模型 贝叶斯估计
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