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Bayes判别模型文献资料
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活动性肺结核密切接触者发病判别模型研究
目的 建立肺结核发病判别模型,为肺结核密切接触者早期的诊断和发现提供科学依据.方法 使用logistic逐步回归分析筛选关键影响因素,采用逐步Bayes判别法对肺结核密切接触者发病的关键因素进行筛选并建立判别模型.结果 密切接触者未发病判别函数为:Y1=-39.831(常数)+1.927X1(患者痰涂片阳性次数)+3.528X2(接触者文化程度)+0.309X3(接触时间)+5.893X4(咳嗽时回避)+2.140X5(居室通风)+8.706X6(接触者咳嗽)+30.970X7(接触者发热);密切接触者发病判别函数:Y2=-57.875(常数)+2.343X1(患者痰涂片阳性次数)+3.965X2(接触者文化程度)+0.361X3(接触时间)+6.296X4(咳嗽时回避)+1.348 X5(居室通风)+12.984X6(接触者咳嗽)+36.555 X7(接触者发热).结论 模型的建立有助于肺结核密切接触的早期诊断分析,并进行早期的干预和治疗.
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贝叶斯判别分析在布氏杆菌常见种别鉴定中的应用
目的 建立布氏杆菌常见种别的Bayes判别模型,为布氏杆菌种别的鉴定提供依据.方法 以多位点可变数目串联重复序列分析方法所选择的基因组上16个具有多态性串联重复序列位点为判别指标,应用逐步判别分析方法筛选关键序列位点并构建布氏杆菌常见种别的Bayes判别模型.结果 待选的16个多态性串联重复序列位点全部进入判别函数,建立的模型自身验证的准确率为98.21％,交互验证的准确率为97.75％.结论 建立的Bayes判别模型判断布氏杆菌的常见种别正确率很高,是布氏杆菌常见种别判断的有效方法.
关键词： 布氏杆菌 Bayes判别模型 多位点可变数目串联重复序列分析
