本文關(guān)鍵詞：Lasso-Logistic與Group Lasso-Logistic模型在出生缺陷研究中的應(yīng)用，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：目的:出生缺陷成因復(fù)雜、病因不明確、影響因素多,并且各影響因素之間關(guān)系復(fù)雜且存在相關(guān)性,而傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法因?yàn)樽兞窟^(guò)多而導(dǎo)致估計(jì)偏差,只能達(dá)到變量選擇的部分目標(biāo)。本文將采用基于Lasso、Group Lasso的Logistic回歸變量選擇方法對(duì)出生缺陷影響因素進(jìn)行分析,挖掘影響出生缺陷兒的關(guān)鍵因素,建立出生缺陷患病概率預(yù)測(cè)模型,為出生缺陷的預(yù)防和控制提供更好的指導(dǎo)。方法:本文首先介紹Lasso、Group Lasso基本原理。其中,Group Lasso是對(duì)Lasso方法的延伸,在對(duì)具有多分類的因素進(jìn)行變量選擇時(shí)是以整組為單位進(jìn)行選擇,而不是選擇其中的某個(gè)分類。Group Lasso進(jìn)行整組變量選擇可以更好地解釋和分析所研究的因素。本文以山西省人口計(jì)生委科學(xué)研究所2006-2008年對(duì)山西省6個(gè)縣(市)所有出生兒及其家庭情況問(wèn)卷調(diào)查的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,該調(diào)查共收回有效問(wèn)卷35058份,其中493例為出生缺陷患兒。整理出38個(gè)指標(biāo),以出生缺陷發(fā)生與否為因變量,其他為自變量。對(duì)于具有多個(gè)分類或水平的指標(biāo)設(shè)置虛擬變量,共有37組50個(gè)變量。采用基于Lasso、Group Lasso的Logistic回歸模型方法構(gòu)建出生缺陷患兒發(fā)生概率預(yù)測(cè)模型,評(píng)價(jià)這些模型的預(yù)測(cè)性能。結(jié)果:Lasso和Group Lasso具有較好的變量選擇效果。母親的生育年齡、居住地、家庭人均收入、近親結(jié)婚、有親屬缺陷兒、母親孕早期貧血、有自然流產(chǎn)史、親屬缺陷兒、孕早期感冒、發(fā)熱、服用感冒藥、抗生素、經(jīng)常與寵物接觸、居住周邊有污染源、家人經(jīng)常吸煙、經(jīng)常飲酒等因素對(duì)出生缺陷有重要影響;孕早期常吃肉類、蔬菜、補(bǔ)充葉酸制劑可有效降低出生缺陷的發(fā)生。以TPR、TNR、G-mean、AUC作為評(píng)價(jià)指標(biāo),針對(duì)不平衡分布的出生缺陷數(shù)據(jù),并基于Logistic建立預(yù)測(cè)模型,對(duì)模型預(yù)測(cè)性能進(jìn)行比較,結(jié)果顯示Lasso、Group Lasso的測(cè)試集的預(yù)測(cè)效果都高于全模型logistic和逐步回歸,具有較好的外推能力。結(jié)論:Lasso-Logistic、Group Lasso-Logistic回歸模型可以選擇出可解釋的出生缺陷重要變量,并可以進(jìn)行有效預(yù)測(cè)。Lasso可以選擇比Group Lasso更簡(jiǎn)潔的模型,而Group Lasso-Logistic成組地選擇變量可以更好地解釋和分析所研究的因素,具有更強(qiáng)的實(shí)際應(yīng)用意義。
【關(guān)鍵詞】：出生缺陷 變量選擇 Lasso Group Lasso Logistic回歸模型
【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】：2016
【分類號(hào)】：R174
【目錄】：

• 中文摘要5-7
• 英文摘要7-9
• 前言9-13
• 1 模型基本原理與方法13-22
• 1.1 Lasso方法13-17
• 1.2 Group Lasso方法17-20
• 1.3 調(diào)整參數(shù)λ 的選取20
• 1.4 模型評(píng)價(jià)20-22
• 2 實(shí)例分析22-32
• 2.1 研究資料22-25
• 2.2 技術(shù)路線圖25-26
• 2.3 模型分析結(jié)果26-32
• 3 小結(jié)32-33
• 4 討論33-35
• 4.1 本研究的特點(diǎn)33-34
• 4.2 本研究的不足及下一步研究計(jì)劃34-35
• 參考文獻(xiàn)35-39
• 綜述39-46
• 參考文獻(xiàn)43-46
• 致謝46-47
• 在學(xué)期間承擔(dān)/參與的科研課題與研究成果47-48
• 個(gè)人簡(jiǎn)介48

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