本文關(guān)鍵詞：Meta分析中的模型選擇與模型平均

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【摘要】：薈萃分析(Meta-analysis)是對某種特定科學問題的不同研究結(jié)果進行合并和評價的一種數(shù)量方法。通過合并已有的研究結(jié)果,此方法使得研究人員可以在考慮不同研究結(jié)果的異質(zhì)性的基礎上,克服單個研究樣本量不足的弱點,綜合考察不同的研究成果,進而得出更為可靠的分析結(jié)論。當薈萃分析中可以建立多個模型時,怎樣確定一個適合的模型進行分析是我們著重關(guān)注的問題,此時這個問題就屬于模型選擇的領(lǐng)域。一旦模型選定,所有的統(tǒng)計推斷都是基于這個模型,把它當作真實的產(chǎn)生數(shù)據(jù)的模型,那么這個過程中的不確定性通常也就被忽略,進而導致誤導性的結(jié)論。本論文將采用模型平均方法克服上述缺陷。本文依托頻率模型平均(frequentist model averaging,即FMA)估計理論,在極大似然估計的框架下構(gòu)造Meta分析中的模型平均方法,并通過大量模擬研究考察上述方法的表現(xiàn)。模擬結(jié)果顯示:損失函數(shù)最小意義下,模型平均估計的表現(xiàn)要好于模型選擇。最后將Meta分析中的模型選擇與模型平均應用于卡介苗疫苗數(shù)據(jù)的實例分析中,結(jié)果表明相對于模型選擇而言,模型平均法的預測效果更好。由此可知,Meta分析中,模型平均法比模型選擇具有更大的優(yōu)勢。
【關(guān)鍵詞】：Meta分析 模型選擇 模型平均 極大似然估計
【學位授予單位】：云南財經(jīng)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：F224
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第一章 緒論7-13
• 第一節(jié) 選題背景及研究意義7-10
• 一、選題背景7-9
• 二、研究意義9-10
• 第二節(jié) 研究方法及論文創(chuàng)新之處10-11
• 一、研究方法10-11
• 二、論文創(chuàng)新之處11
• 第三節(jié) 論文結(jié)構(gòu)及研究框架11-13
• 一、論文結(jié)構(gòu)11-12
• 二、研究框架12-13
• 第二章 基本理論、方法介紹13-19
• 第一節(jié)Meta分析13-16
• 一、Meta分析的國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀13-14
• 二、Meta分析的基本步驟14
• 三、效應值介紹14-15
• 四、Meta分析的模型15-16
• 第二節(jié) 模型選擇16-17
• 第三節(jié) 模型平均17-19
• 第三章 Meta分析中的模型選擇與模型平均估計19-32
• 第一節(jié)Meta分析中的模型假設19-20
• 第二節(jié) 估計方法20-21
• 一、Meta分析模型中的參數(shù)估計20-21
• 二、Meta分析中的模型選擇21
• 三、Meta分析中的模型平均估計21
• 第三節(jié) 數(shù)值模擬21-32
• 一、模擬設置21-23
• 二、模擬結(jié)果分析23-30
• 三、模擬結(jié)論30-32
• 第四章 實例分析32-40
• 第一節(jié) 數(shù)據(jù)來源、說明與處理32-35
• 一、數(shù)據(jù)來源及說明32-33
• 二、數(shù)據(jù)處理33-35
• 第二節(jié) 模型建立35-39
• 第三節(jié) 結(jié)果分析39-40
• 第五章 總結(jié)與展望40-42
• 第一節(jié) 研究總結(jié)40
• 第二節(jié) 未來展望40-42
• 參考文獻42-45
• 附錄45-51
• 致謝51-52
• 本人在讀期間完成的研究成果52

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