本文主要研究内容
作者陈艺曦（2019）在《统计推断方法及其在疾病数据分析中的应用研究》一文中研究指出：随着大数据时代到来,越来越多学科领域正在与统计学相结合。近年来,公共卫生领域成为统计学热门研究领域。在国家大力倡导“智慧医疗”的背景下,利用统计推断方法解决公共卫生领域中疾病数据分析问题是目前研究的热点。在公共卫生领域的常见疾病中,甲状腺结节是人群中发病率较高的疾病之一。针对甲状腺结节良恶性鉴别问题,本文建立了一种风险评分模型。我们用信息价值(information value)来筛选指标变量,用证据权重(weight of evidence)进行重编码,最后基于logistic回归模型来实现风险评分。此模型应用于真实的甲状腺结节超声诊断数据集,鉴别准确率达96.5%。此模型的优点在于不仅能提升超声诊断的准确性,还能实现对患者病情的风险评估。在公共卫生领域的食品安全问题中,由食品安全引发的食源性疾病是全球重大公共卫生问题之一。中国沿海省份浙江省是受其影响较严重的地区之一。本文应用相关性分析、空间自相关分析、时空扫描分析等时空推断方法,对浙江省食源性疾病数据进行了多维度特征挖掘。研究结论可为浙江省食源性疾病预防和控制提供数据支持。针对食源性疾病暴发预警问题,本文在贝叶斯层次模型理论基础上,建立了一套BHM-ARxy模型。我们首先用泊松分布嵌套混合高斯分布来拟合数据分布,再用0,1,2阶自回归模型的组合来对不同状态下的均值参数建模,接着用马尔科夫链模拟状态参数的生成机制,最后给定各层子模型的先验分布,利用MCMC方法得到暴发概率的后验预测分布。此模型应用于浙江省食源性疾病的真实监测数据集,通过DIC准则和AUC指标评估,结果表明BHM-AR01模型综合表现最优。
Abstract
sui zhao da shu ju shi dai dao lai ,yue lai yue duo xue ke ling yu zheng zai yu tong ji xue xiang jie ge 。jin nian lai ,gong gong wei sheng ling yu cheng wei tong ji xue re men yan jiu ling yu 。zai guo jia da li chang dao “zhi hui yi liao ”de bei jing xia ,li yong tong ji tui duan fang fa jie jue gong gong wei sheng ling yu zhong ji bing shu ju fen xi wen ti shi mu qian yan jiu de re dian 。zai gong gong wei sheng ling yu de chang jian ji bing zhong ,jia zhuang xian jie jie shi ren qun zhong fa bing lv jiao gao de ji bing zhi yi 。zhen dui jia zhuang xian jie jie liang e xing jian bie wen ti ,ben wen jian li le yi chong feng xian ping fen mo xing 。wo men yong xin xi jia zhi (information value)lai shai shua zhi biao bian liang ,yong zheng ju quan chong (weight of evidence)jin hang chong bian ma ,zui hou ji yu logistichui gui mo xing lai shi xian feng xian ping fen 。ci mo xing ying yong yu zhen shi de jia zhuang xian jie jie chao sheng zhen duan shu ju ji ,jian bie zhun que lv da 96.5%。ci mo xing de you dian zai yu bu jin neng di sheng chao sheng zhen duan de zhun que xing ,hai neng shi xian dui huan zhe bing qing de feng xian ping gu 。zai gong gong wei sheng ling yu de shi pin an quan wen ti zhong ,you shi pin an quan yin fa de shi yuan xing ji bing shi quan qiu chong da gong gong wei sheng wen ti zhi yi 。zhong guo yan hai sheng fen zhe jiang sheng shi shou ji ying xiang jiao yan chong de de ou zhi yi 。ben wen ying yong xiang guan xing fen xi 、kong jian zi xiang guan fen xi 、shi kong sao miao fen xi deng shi kong tui duan fang fa ,dui zhe jiang sheng shi yuan xing ji bing shu ju jin hang le duo wei du te zheng wa jue 。yan jiu jie lun ke wei zhe jiang sheng shi yuan xing ji bing yu fang he kong zhi di gong shu ju zhi chi 。zhen dui shi yuan xing ji bing bao fa yu jing wen ti ,ben wen zai bei xie si ceng ci mo xing li lun ji chu shang ,jian li le yi tao BHM-ARxymo xing 。wo men shou xian yong bo song fen bu qian tao hun ge gao si fen bu lai ni ge shu ju fen bu ,zai yong 0,1,2jie zi hui gui mo xing de zu ge lai dui bu tong zhuang tai xia de jun zhi can shu jian mo ,jie zhao yong ma er ke fu lian mo ni zhuang tai can shu de sheng cheng ji zhi ,zui hou gei ding ge ceng zi mo xing de xian yan fen bu ,li yong MCMCfang fa de dao bao fa gai lv de hou yan yu ce fen bu 。ci mo xing ying yong yu zhe jiang sheng shi yuan xing ji bing de zhen shi jian ce shu ju ji ,tong guo DICzhun ze he AUCzhi biao ping gu ,jie guo biao ming BHM-AR01mo xing zeng ge biao xian zui you 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自北京邮电大学的陈艺曦，发表于刊物北京邮电大学2019-07-19论文，是一篇关于风险评估论文,时空分析论文,贝叶斯层次模型论文,暴发预警论文,北京邮电大学2019-07-19论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自北京邮电大学2019-07-19论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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