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有序響應(yīng)變量的貝葉斯模型選擇及其在COPD疾病防治中的應(yīng)用

發(fā)布時間:2023-03-05 09:49
  慢性阻塞性肺病(COPD)是一種發(fā)病率、死亡率都非常高的疾病,且COPD的診斷和嚴(yán)重程度分級依賴于肺功能的檢查,但是由于肺功能檢查儀器價格昂貴,使得這項檢查在很多經(jīng)濟欠發(fā)達地區(qū)尤其是農(nóng)村基層醫(yī)院并沒有普及。本文基于有序響應(yīng)變量模型致力于研究一種便于基層和社區(qū)使用的可以初步判別COPD病情的模型,以期提高我國基層和社區(qū)的COPD防治水平。利用貝葉斯變量選擇方法和數(shù)據(jù)增強的潛變量策略得到了易于實施的Gibbs后驗抽樣算法。數(shù)值模擬分析進一步說明了本文提出的有序響應(yīng)變量貝葉斯模型選擇方法的有效性,實例分析得到了易于判別COPD嚴(yán)重程度的稀疏模型。

【文章頁數(shù)】:9 頁

【文章目錄】:
一、引言
二、比例優(yōu)勢模型
三、有序響應(yīng)模型的變量選擇方法
四、數(shù)值模擬
    (一)模擬一
    (二)模擬二
五、COPD的實證分析
    (一)數(shù)據(jù)描述
    (二)分析結(jié)果
六、結(jié)論



本文編號:3755969

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