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小样本场合下多元回归分析的自变量筛选方法

小样本场合下多元回归分析的自变量筛选方法

多因素logistic回归分析自变量如何筛选

中国设备管理协会设备寿命周期费用委员会第五届全国学术研讨会

作者：冯惊雷郭基联张恒喜空军工程大学工程学院

分析了多元回归分析中常用的几种自变量筛选方法的优点和不足;基于偏最小二乘回归中的变量投影重要性分析发展了一种适合于小样本场合下的自变量筛选方法;通过一个飞机机体研制费用的建模实例对这几种方法进行了比较,说明了变量投影重... 详细信息

分析了多元回归分析中常用的几种自变量筛选方法的优点和不足;基于偏最小二乘回归中的变量投影重要性分析发展了一种适合于小样本场合下的自变量筛选方法;通过一个飞机机体研制费用的建模实例对这几种方法进行了比较,说明了变量投影重要性分析法的有效性。

关键词：自变量筛选小样本多元回归变量投影重要性

来源： cnki会议评论

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cnki会议

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预防医学 2024年第7期36卷 644-644页

作者：顾刘金陈钢杭州医学院浙江杭州310013 浙江省疾病预防控制中心浙江杭州310051

多因素logistic回归、线性回归、Cox回归分析时,自变量是否需要筛选?如何筛选?研究某一个或少数几个自变量对因变量的影响,即所谓的证实性研究时,通常不需要进行自变量筛选。如吸烟对肺癌的影响研究,在多因素回归分析时,自变量除吸烟外... 详细信息

多因素logistic回归、线性回归、Cox回归分析时,自变量是否需要筛选?如何筛选?研究某一个或少数几个自变量对因变量的影响,即所谓的证实性研究时,通常不需要进行自变量筛选。如吸烟对肺癌的影响研究,在多因素回归分析时,自变量除吸烟外,其他可能影响肺癌的自变量需作为混杂因素一并纳入模型。如果是探索性研究,想了解哪些自变量对因变量有影响,或构建预测模型时,则需要进行自变量筛选。如肺癌的影响因素研究,应先通过单因素分析筛选出对肺癌有影响的变量作为自变量,再进行多因素回归分析。因此,多因素回归分析是否需要筛选自变量应根据研究目的而定。

关键词：多因素回归分析 Cox回归分析混杂因素自变量筛选多因素logistic回归分析单因素分析线性回归肺癌

Logistic回归变量筛选及回归方法选择实例分析

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中国循证医学杂志 2016年第11期16卷 1360-1364页

作者：许汝福第三军医大学新桥医院循证医学与临床流行病学中心重庆400037

目的探讨多因素Logistic回归分析中自变量筛选及逐步回归方法选择应注意的问题。方法针对冠心病危险因素病例对照调查数据（年龄X1、高血压史X2、高血压家族史X3、吸烟X4、高血脂史X5、动物脂肪摄入X6、体重指数X7、A型性格X8、冠心病... 详细信息

目的探讨多因素Logistic回归分析中自变量筛选及逐步回归方法选择应注意的问题。方法针对冠心病危险因素病例对照调查数据（年龄X1、高血压史X2、高血压家族史X3、吸烟X4、高血脂史X5、动物脂肪摄入X6、体重指数X7、A型性格X8、冠心病Y）,采用6种逐步回归变量筛选方法,进行多因素Logistic回归分析,比较不同方法筛选危险因素的差异性。结果单因素分析可见,冠心病组与非冠心病组的年龄分布无明显差异（P=0.116）,而多因素Logistic回归分析显示,相对于65岁以上人群,低年龄组为保护因素[OR〈45=0.100,（0.000,0.484）,P=0.020;OR45-54=0.051,（0.003,0.975）,P=0.048]。将年龄定义为分类变量进行分析,筛选出的冠心病危险因素为动物脂肪摄入X6、A型性格X8、高血压史X5和年龄X1（P〈0.05）;同时将年龄X1当作连续性变量进行分析,结果显示年龄X1无统计学意义（P=0.053）。6种逐步回归变量筛选方法得到的共同的危险因素是动物脂肪摄入X6、A型性格X8;向前-条件、向前-LR、向前-Wald法另筛选出高血脂史X5为危险因素;向后-条件、向后-LR法另筛选出高血压家族史X3和年龄X1为危险因素,向后-Wald法筛另筛选出高血压史X2为危险因素。结论多因素Logistic回归分析应采用逐步回归方法,对全部变量进行分析,包括单因素分析无统计意义的自变量;把多分类变量当作连续性变量进行分析,会损失部分信息,甚至可能漏掉重要的危险因素;当几种逐步回归变量筛选方法得到的危险因素不同时,最好结合临床和流行病学的意义以及生物学机制等专业知识,选择较为合理的结果。

关键词： Logistic回归自变量筛选逐步回归

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基于神经网络的丙酮产品质量分类挖掘

计算机工程 2006年第5期32卷 183-185页

作者：王娇王雄熊智华清华大学自动化系北京100084

针对丙酮精制过程的特点,提出一种基于神经网络的丙酮产品质量分类挖掘方法。首先,讨论了数据挖掘中自变量筛选的方法,包括相关性分析、Fisher指数分析、主成分回归分析以及偏最小二乘回归分析等,综合各种方法分析的结果,对丙酮精制过... 详细信息

针对丙酮精制过程的特点,提出一种基于神经网络的丙酮产品质量分类挖掘方法。首先,讨论了数据挖掘中自变量筛选的方法,包括相关性分析、Fisher指数分析、主成分回归分析以及偏最小二乘回归分析等,综合各种方法分析的结果,对丙酮精制过程中众多的工艺影响因素进行了重要性排序并据此筛选出重要的自变量;以选入的变量作为输入变量,构造基于神经网络的产品质量分类器。实验结果表明,训练后的神经网络分类器在丙酮产品质量分类挖掘中取得了良好的效果。

关键词：分类挖掘神经网络自变量筛选丙酮精制

ATIS条件下驾驶员出行途中路径选择行为研究

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深圳大学学报（理工版） 2016年第2期33卷 164-172页

作者：李春燕陈峻孙正安叶晓飞深圳市综合交通运行指挥中心广东深圳518041 东南大学交通学院江苏南京210096 深圳市城市交通规划研究中心广东深圳518021 宁波大学海运学院浙江宁波315211

在假设驾驶人对不同来源交通信息的参考程度不同的情况下,研究驾驶人在先进的出行者交通信息服务系统(advanced traveler information systems,ATIS)提供的多源实时信息条件下的出行途中路径选择行为,针对传统logit模型不能模拟影响变... 详细信息

在假设驾驶人对不同来源交通信息的参考程度不同的情况下,研究驾驶人在先进的出行者交通信息服务系统(advanced traveler information systems,ATIS)提供的多源实时信息条件下的出行途中路径选择行为,针对传统logit模型不能模拟影响变量对目标变量的非线性影响的缺点,利用BP(back propagation)神经网络模型进行信息参考行为的影响因素筛选,通过二元logit模型分析交通信息的参考概率,且作为自变量建立驾驶人出行途中路径选择模型.以南京驾驶人在广播和可变信息板(variable message signs,VMS)两种信息发布源条件下的出行路径选择行为进行模型验证,发现年龄和学历是影响广播信息参考的主要因素,年收入和对本地道路的熟悉程度是影响VMS信息参考的主要因素,驾驶人在接收到外界信息时改变出行路径的概率较大,在未接收到外界信息时选择原路径概率较大.

关键词：城市交通多源信息参考 BP神经网络自变量筛选路径选择多元logit模型

基于支持向量回归的非线性变量筛选用于酚类化合物QSAR建模的研究

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安徽农业科学 2014年第13期42卷 3799-3801页

作者：徐镜善王凯袁哲明湖南省植物病虫害生物学与防控重点实验室湖南长沙410128 湖南大众传媒职业技术学院湖南长沙410100 湖南省作物种质创新与资源利用国家重点实验室培育基地湖南长沙410128

首先基于支持向量回归(SVR)依均方根误差最小原则确定最优核函数,再以最优核函数为基础,进行SVR非线性自变量筛选,最后以所选自变量进行建模预测。将该方法应用于酚类化合物的QSAR研究,最优核函数确定为径向基核,最终保留自变量为疏水... 详细信息

首先基于支持向量回归(SVR)依均方根误差最小原则确定最优核函数,再以最优核函数为基础,进行SVR非线性自变量筛选,最后以所选自变量进行建模预测。将该方法应用于酚类化合物的QSAR研究,最优核函数确定为径向基核,最终保留自变量为疏水性参数(lgP)与拓扑指数(Am3)。结果表明:基于SVR进行变量筛选能有效地剔除无关自变量,进一步改进SVR对小样本数据的建模预测能力。该方法在农业环境毒性污染物的QSAR研究领域有较广泛的应用前景。

关键词：支持向量回归自变量筛选定量构效关系酚类化合物

适应性回归分析(Ⅳ)——与非适应性回归分析的比较

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四川精神卫生 2019年第2期32卷 110-115页

作者：罗艳虹胡良平山西医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室山西太原030001 世界中医药学会联合会临床科研统计学专业委员会北京100029 军事科学院研究生院北京100850

本文目的是分析一个已知真实情况的资料,比较适应性回归分析与非适应性回归分析建模的效果。结论如下:当资料中存在与因变量确有关系的自变量时,ADAPTIVEREG过程具有较好的甄别能力;REG过程具有较好的甄别能力,但需要满足一定条件,即采... 详细信息

本文目的是分析一个已知真实情况的资料,比较适应性回归分析与非适应性回归分析建模的效果。结论如下:当资料中存在与因变量确有关系的自变量时,ADAPTIVEREG过程具有较好的甄别能力;REG过程具有较好的甄别能力,但需要满足一定条件,即采用"前进法"或"逐步法"筛选自变量,同时还需要"假定模型包含截距项"。当资料中不存在与因变量确有关系的自变量时,ADAPTIVEREG过程几乎完全失去了甄别能力;REG过程具有较好的甄别能力,但需要满足一定条件,即采用"前进法"筛选自变量,同时还需要"假定模型包含截距项"。若研究者基于"基本常识"和"专业知识"确定的自变量都与因变量有关系,对因变量进行Logistic变换,并且,假定回归模型中不含截距项时,会在回归模型中保留非常多的自变量。

关键词：适应性回归分析多重线性回归分析变量变换自变量筛选

非配对设计多值有序资料一水平多重Logistic回归分析

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四川精神卫生 2019年第5期32卷 395-399页

作者：凤思苑李长平胡良平天津医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室天津300070 世界中医药学会联合会临床科研统计学专业委员会北京100029 军事科学院研究生院北京100850

本文目的是介绍非配对设计多值有序资料一水平多重logistic回归模型的构建与求解方法。本文详细介绍了构建累积logistic回归模型的原理和具体方法,并结合实例介绍如何使用SAS软件中的LOGISTIC过程来拟合此回归模型,并对逐步回归法的输... 详细信息

本文目的是介绍非配对设计多值有序资料一水平多重logistic回归模型的构建与求解方法。本文详细介绍了构建累积logistic回归模型的原理和具体方法,并结合实例介绍如何使用SAS软件中的LOGISTIC过程来拟合此回归模型,并对逐步回归法的输出结果进行了解释;其次讨论了有关构建累积logistic回归模型的过程中自变量筛选、模型评价以及拟合模型时需注意的问题。

关键词：多值有序因变量累积logistic回归分析自变量筛选模型评价 SAS实现

非配对设计多值名义资料一水平多重Logistic回归分析

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四川精神卫生 2019年第6期32卷 486-489页

作者：巩晓文李长平胡良平天津医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室天津300070 世界中医药学会联合会临床科研统计学专业委员会北京100029 军事科学院研究生院北京100850

本文目的是介绍非配对设计多值名义资料一水平多重logistic回归分析的基本原理、建模策略及注意事项。结合实例,应用SAS 9.4构建未经变量筛选和经变量筛选的多值名义资料多重logistic回归模型。通过回归分析的计算结果可知,同一变量的... 详细信息

本文目的是介绍非配对设计多值名义资料一水平多重logistic回归分析的基本原理、建模策略及注意事项。结合实例,应用SAS 9.4构建未经变量筛选和经变量筛选的多值名义资料多重logistic回归模型。通过回归分析的计算结果可知,同一变量的回归系数在不同logit函数中存在代数关系。多值名义多重logistic回归分析可以用来处理结果变量为多值名义变量的回归建模问题,并可以结合SAS实现对自变量的筛选,以获得简洁的回归模型。

关键词：多值名义资料 logistic回归分析自变量筛选设计矩阵