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【6h】

基于深度函数的多变量参考值范围统计学方法研究

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缩略语表

前言与文献回顾

引言

1.数据来源及研究方法

1.1数据来源

1.1.1全国应征青年体检数据

1.2.2全国青少年学生体质状况调查数据

1.2研究方法

1.2.1操作环境

1.2.2计算机模拟试验方法

1.2.3新方法的设计与构造

1.2.4多变量参考值范围实现方法

1.2.5不同方法间的比较

2.现有方法的比较分析

2.1参考值范围几何特征

2.1.1二元正态分布情形

2.1.2元非正态分布情形

2.2假阳性率稳定性与准确性

2.2.1多元正态分布情形

2.2.2多元非正态分布情形

2.3样本区分能力

2.3.1多元正态分布情形

2.3.2多元非正态分布情形

2.4不同方法间参考值范围一致性

2.5医学数据的实际应用比较

2.5.1应征青年体检数据的应用比较

2.5.2青少年学生体质状况调查数据应用比较

3.新方法的构建

3.1统计深度函数的选择与改造

3.1.1统计深度函数类型选择

3.1.2统计深度函数的改造

3.2深度函数分布特征分析

3.2.1多元正态分布情形

3.2.2多元非正态分布情形

3.2.3真实数据情形下统计深度的分布特征

3.3新方法的设计和构造

4.多变量参考值范围统计学建立方法评价

4.1参考值范围几何特征

4.1.1二元正态分布情形

4.1.2二元非正态分布情形

4.2假阳性率稳定性与准确性

4.2.1多元正态分布情形

4.2.2多元非正态分布情形

4.3样本区分能力

4.3.1多元正态分布情形

4.3.2多元非正态分布情形

4.4不同方法间参考值范围一致性

4.5医学数据的实际应用分析

4.5.1应征青年体检数据

4.5.2青少年学生体质状况调查数据

4.6新方法在人员筛检工作中的实际应用评价

5.讨论

小 结

参考文献

附录

附表1多变量参考值范围建立方法SAS宏程序

附表2参考值范围几何特征分析SAS程序

附表3参考值范围建立方法有效性分析SAS程序

个人简历及发表论文著作情况

致 谢

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摘要

参考值范围是医疗卫生领域数据处理和辅助决策的重要手段之一。现有的多变量参考值范围统计学建立方法中,多元正态分布法理论依据充分,操作原理简单,是目前广为接纳和普遍使用的多变量参考值范围建立方法。然而多元正态分布法要求资料服从多元正态分布或能够通过适当的变量变换转化成多元正态分布,而医疗卫生领域的多元数据资料相当部分并不能满足此要求,从而使多元正态分布法的适用范围受到了很大的限制。本研究选择马氏深度函数(MHD)作为构建多变量参考值范围建立方法的基础,并设计出了该统计深度函数的两种改良形式(MDS及MDM),一同作为新方法中的降维操作手段。实验表明,本研究所提出的基于统计深度函数的多变量参考值范围统计学建立方法合理有效,在诸多方面表现出相对现有方法的绝对优势,尤其在适用范围方面比现有方法空前扩大,值得进行进一步的研究以及在实际工作中的测试性推广应用。

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