检索结果-南通市图书馆

中国卫生统计 2007年第5期24卷 467-471页

作者：张志杰彭文祥周艺彪庄建林姜庆五复旦大学公共卫生学院流行病学教研室 200032

目的介绍bayesian模型平均法的基本原理,并对实际资料进行分析,指出该方法的优越性。方法以Hosmer和Lemeshow研究低出生体重婴儿影响因素的队列研究为例,分别以bayesian模型平均法和逐步logistic回归法选择最佳模型,并分析比较二者的差... 详细信息

目的介绍bayesian模型平均法的基本原理,并对实际资料进行分析,指出该方法的优越性。方法以Hosmer和Lemeshow研究低出生体重婴儿影响因素的队列研究为例,分别以bayesian模型平均法和逐步logistic回归法选择最佳模型,并分析比较二者的差异及原因。结果bayesian模型平均法确定的10个后验概率最大的模型的累积后验概率仅为0.59,模型本身的不确定性是很大的,而逐步logistic回归法确定的最佳模型的后验概率(P(βk≠0|D)bayesian模型平均法确定的最佳模型的后验概率(P(βk≠0|D)=0.12)。从回归系数的估计值、标准误和P值比较两种方法的结果发现,bayesian模型平均法估计的精度较高,而逐步logistic回归法由于没有考虑模型本身的不确定性,偏向于高估结果。结论bayesian模型平均法考虑了模型本身的不确定性,其分析结果更可靠,在统计建模中具有较好的应用前景。

关键词： logistic回归模型 bayesian模型平均法模型不确定性后验概率

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