本文關(guān)鍵詞：縱向監(jiān)測(cè)非隨機(jī)缺失資料變系數(shù)模型及其應(yīng)用

  更多相關(guān)文章： 變系數(shù)模型 縱向監(jiān)測(cè) 非隨機(jī)缺失 貝葉斯懲罰樣條函數(shù) 敏感性分析

【摘要】：在醫(yī)學(xué)縱向研究中，數(shù)據(jù)缺失往往無(wú)法避免。如果反應(yīng)變量的缺失與未觀測(cè)到的反應(yīng)變量有關(guān)，則缺失機(jī)制為非隨機(jī)缺失。對(duì)于含有非隨機(jī)缺失機(jī)制的縱向數(shù)據(jù)，目前常用模式混合模型進(jìn)行分析。然而，非隨機(jī)缺失模式混合模型僅考慮了某幾個(gè)固定時(shí)間點(diǎn)上的數(shù)據(jù)缺失，將缺失時(shí)間的分布看作離散分布。但在實(shí)際問題研究中，研究對(duì)象常由于有事或外出等原因，未能按規(guī)定的時(shí)間點(diǎn)實(shí)施監(jiān)測(cè)。此時(shí)，數(shù)據(jù)缺失的發(fā)生，就不僅局限于預(yù)先設(shè)計(jì)的幾個(gè)固定時(shí)間點(diǎn)上，而可能發(fā)生在觀測(cè)期內(nèi)的任一時(shí)間點(diǎn)，即缺失時(shí)間為連續(xù)分布。此時(shí)，模式混合模型就無(wú)能為力了。 本研究針對(duì)存在非隨機(jī)缺失，且缺失時(shí)間為連續(xù)分布的縱向監(jiān)測(cè)資料，在模式混合模型的基礎(chǔ)上，通過貝葉斯懲罰樣條函數(shù)，探索構(gòu)建縱向數(shù)據(jù)均值參數(shù)與方差成分均隨缺失時(shí)間變化的變系數(shù)模型（varyingcoefficientmodelsVCMs）。由于缺失時(shí)間的分布類型未知，建模時(shí)假定模型回歸系數(shù)和方差成分均通過未知的平滑函數(shù)隨缺失時(shí)間變化。 本研究通過模擬研究，證實(shí)了不同缺失比例和樣本含量下變系數(shù)模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果的準(zhǔn)確性，并將該模型應(yīng)用于全國(guó)社區(qū)高血壓規(guī)范化管理縱向監(jiān)測(cè)研究的數(shù)據(jù)分析中。主要結(jié)果如下： 1、在不同的樣本含量和缺失比例下，變系數(shù)模型均能得到較準(zhǔn)確的參數(shù)估計(jì)值。 模擬研究結(jié)果證實(shí)，在缺失比例一定的情況下，隨著樣本含量的增加，變系數(shù)模型的參數(shù)估計(jì)值越來(lái)越接近于真值；當(dāng)樣本含量達(dá)到300時(shí)，參數(shù)估計(jì)值趨向于穩(wěn)定；且隨著樣本含量的逐漸增大，參數(shù)估計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)誤越來(lái)越小。在樣本含量一定的情況下，缺失比例對(duì)參數(shù)估計(jì)值的影響不大，即不同的缺失比例下均能得到與模擬真值相近的參數(shù)估計(jì)值；但隨著缺失比例的增加，參數(shù)估計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)誤也隨之增大。 2、非隨機(jī)缺失的變系數(shù)模型可更客觀的解釋社區(qū)高血壓規(guī)范化管理資料，結(jié)果解釋合理。 社區(qū)高血壓規(guī)范化管理資料中研究結(jié)果表明，收縮壓和舒張壓的截距項(xiàng)、年齡參數(shù)、性別參數(shù)等均隨缺失時(shí)間而變化，即早期缺失的高血壓患者和晚期缺失的高血壓患者具有不同的模型參數(shù)�；颊呤湛s壓變系數(shù)模型研究表明，高血壓患者的年齡參數(shù)隨缺失時(shí)間呈下降趨勢(shì)，且為負(fù)值，說(shuō)明晚期缺失的高血壓患者的血壓值隨年齡的下降趨勢(shì)更明顯。性別參數(shù)呈上升趨勢(shì)，且為正值，說(shuō)明晚期缺失的高血壓患者，男性收縮壓的控制效果優(yōu)于女性。對(duì)舒張壓而言，高血壓病程呈上升趨勢(shì)，且為正值，高血壓病程對(duì)早期缺失的患者影響較小，而對(duì)于晚期高血壓患者來(lái)說(shuō)，，高血壓病程越長(zhǎng)，舒張壓越高。 3、敏感性分析進(jìn)一步證實(shí)變系數(shù)模型對(duì)社區(qū)高血壓規(guī)范化管理資料的參數(shù)估計(jì)效果較好，結(jié)果可靠。 本研究在建立變系數(shù)模型時(shí)，假定對(duì)于包含缺失信息的觀測(cè)值與未包含缺失信息的觀測(cè)值具有相同的參數(shù)估計(jì)結(jié)果。但是該假定無(wú)法用已觀測(cè)到的數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證，故有必要進(jìn)行敏感性分析。四個(gè)社區(qū)不同性別血壓估計(jì)值變化的敏感性分析結(jié)果表明，在設(shè)定敏感性參數(shù)a=5和a=10時(shí)，不同敏感性參數(shù)下的估計(jì)結(jié)果與原模型估計(jì)值相近，說(shuō)明該數(shù)據(jù)用變系數(shù)模型估計(jì)效果較好，結(jié)果解釋合理。 綜上所述，本文從原理、方法介紹、計(jì)算機(jī)編程與實(shí)現(xiàn)及高血壓規(guī)范化管理實(shí)例分析，系統(tǒng)闡述了一種處理伴有非隨機(jī)缺失縱向數(shù)據(jù)的變系數(shù)模型。該模型是在模式混合模型原理的基礎(chǔ)上，利用貝葉斯懲罰樣條函數(shù)構(gòu)建的。模型中容許把模型回歸系數(shù)和方差成分均視為缺失時(shí)間u的未知平滑函數(shù)。它克服了模式混合模型中缺失時(shí)間為離散分布的不足，解決了缺失是連續(xù)型分布的問題，是缺失時(shí)間為連續(xù)分布的非隨機(jī)缺失機(jī)制縱向數(shù)據(jù)分析的最佳選擇。
【關(guān)鍵詞】：變系數(shù)模型 縱向監(jiān)測(cè) 非隨機(jī)缺失 貝葉斯懲罰樣條函數(shù) 敏感性分析
【學(xué)位授予單位】：山西醫(yī)科大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號(hào)】：R181.3
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-10
• 第一章 前言10-13
• 第二章 原理與方法13-17
• 2.1 變系數(shù)模型的基本原理13
• 2.2 非隨機(jī)缺失機(jī)制13-14
• 2.3 含有非隨機(jī)缺失的變系數(shù)模型14-15
• 2.4 連續(xù)縱向非隨機(jī)缺失數(shù)據(jù)的變系數(shù)模型15
• 2.5 參數(shù)估計(jì)15-16
• 2.6 敏感性分析16
• 2.7 軟件實(shí)現(xiàn)16-17
• 第三章 模擬研究17-22
• 第四章 實(shí)例分析22-35
• 4.1 太原市社區(qū)高血壓規(guī)范化管理基線資料描述22-24
• 4.2 變系數(shù)模型對(duì)社區(qū)高血壓規(guī)范化管理資料的分析24-31
• 4.3 變系數(shù)模型對(duì)社區(qū)高血壓規(guī)范化管理資料分析結(jié)果的敏感性分析31-35
• 第五章 討論35-38
• 第六章 小結(jié)38-39
• 參考文獻(xiàn)39-42
• 個(gè)人簡(jiǎn)介42
• 發(fā)表學(xué)術(shù)論文42-43
• 致謝43

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前8條

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4 李志強(qiáng);薛留根;;響應(yīng)變量隨機(jī)缺失下的廣義變系數(shù)模型的估計(jì)[J];系統(tǒng)科學(xué)與數(shù)學(xué);2008年10期

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中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

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本文編號(hào)：1136168