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隐树模型几个关键指标的辨证意义
数据挖掘的各种算法模型能否真正量化地解释证侯,关键是该模型所产生的有关指标能否合理地量化解释证和一组症状的关系.文章以抑郁症临床流行病学调查数据构筑的证候隐树模型为例子,分析了该模型所产生的互信息、累积互信息、信息覆盖度、条件概率等几个指标的辨证意义.认为:互信息可作为确定一组与某证有密切关联的症状的依据;累积互信息和互信息数值之间的比较可以把握症状提供给证的信息,从而判断症状的诊断价值;信息覆盖度可以考察与某证相关联的一组症状中究竟有多少症状、或有哪些症状就足可以把握该证的基本特征;而条件概率则可以通过该证关联的一组症状所表现出的变化来定量地刻画这个特征.
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浅谈中医症状量化的运用
目前,中医临床症状描述主要依据患者的自我感觉,缺乏精确的定量标准.如何把中医思辨性的经验描述和宏观概括过渡到高层次的分析与综合相结合,是中医学现代化亟需克服的瓶颈.中医症状量化是以统计学概率论为理论,将中医症状通过调查、运算,使其成为量化指标,其实质就是解决中医临床症状客观化和定量化问题.
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基于条件概率的短时睡眠状态实时估计
目的：根据脑电信号的特征，提出基于条件概率的睡眠状态实时估计方法，为睡眠监测提供反映睡眠状态连续变化的客观评价依据。方法在白天短时睡眠过程中，同步采集了4导与睡眠相关的脑电信号（ C3-A2，C4-A1，O1-A2，O2-A1），对每5秒记录数据进行傅里叶变换，分别计算了8~13 Hz和2~7 Hz 的脑电节律能量占空比特征参数。主要方法包含了学习和测试两个阶段：在学习阶段，根据训练数据获得脑电特征参数的概率密度分布；在测试阶段，根据当前特征，得到各睡眠分期的条件概率，并计算获得睡眠状态的估计值。结果分析和测试了12名受试者的短时睡眠数据。通过与睡眠分期的人工判读结果相比较，睡眠状态估计值呈现了睡眠深度的连续变化。觉醒期的显著性差异为2.94，睡眠一期和二期分别为1.78和1.62，分析结果符合实际规律。结论本文所定义的睡眠状态估计值蕴含了睡眠分期的特征，较好地反映了睡眠阶段在持续和过渡期间的连续变化过程，能够为白天短时睡眠状态分析提供实时监测和分析的客观评价依据。
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尼可地尔在日本冠状动脉疾病研究(JCAD)中对冠状动脉疾病患者心血管事件的影响
(接1月下)在观察研究中,对照组和治疗组之间的协变量不能进行调整,因此药物作用结果可能存在偏差.不过,采用包含药物使用情况的协变量作为条件概率的倾向得分分析,可在2实验组间形成良好的协变量平衡,并减少这种类型的偏差.对每个病人的倾向评分可表明服药的可能性,使用多重逻辑回归分析方法进行计算.所有的临床特征和除尼可地尔以外的药物都用到本计算中.log-rank过程和Cox比例风险模型用来计算置信区间.
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一个基于条件概率计算的关联性分析——关联规则
目的:在海量数据分析中,引起某两分类结果的原因较多,且阳性率较低,欲找出引起阳性的各原因之间趋向阳性的关联性及高阶关联性,不适合用分类资料关联性分析来讨论其关联性.方法:通过条件概率来定义支持度、置信度与提升比三个指标.当三个指标达到预先设定的值时,为强关联.结果:考查14种食物不耐受阳性反应,可以得到14种食物之间趋向阳性的各级关联,从而找出强关联.结论:基于条件概率计算关联性,可为我们提供考查一个致阳性的众多原因之间关联性的方法.
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一般分布和多元正态分布的检验
分别根据Q-Q图法的原理以及条件概率性质和线性回归性质检验一般分布和多元正态分布,利用模拟方法验证.结果表明方法正确,具有一定的实用价值,并且证实马氏距离并不服从卡方分布.
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潜在类别模型及数据模拟分析
目的:介绍潜在类别模型的原理、方法及其分析过程,为医学模式转变所带来的病因关系的复杂性及其对统计分析方法的改进所提出的要求提供理论依据.方法:利用Mplus软件Monte Carlo simulation study模块,按照预先设定的模型产生模拟数据并赋予一定的含义,然后导入Mplus软件直接进行潜在类别分析及多样本分析比较,用图示直观地表现模型参数变化.结果:单样本潜在类别分析显示模型M1中潜在类别2作用大于潜在类别1的作用;模型M2中潜在类别1的作用明显大于潜在类别2的作用.多样本潜在类别分析结果显示所有观察值区分为两类,模型M1与模型M2之间潜在类别具有差异性.讨论:潜在类别分析是描述一组分类变量间相互关系所形成的数学模型,综合了结构方程模型与对数线性模型的思想,可以做探索性研究,也可用于验证性研究,拓展了潜变量模型的应用范围.
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潜在类别分析技术在心理学研究中的应用
潜在类别分析是通过对类别型的外显变量和潜在变量之间的关系建立统计模型,根据模型参数得到各种潜在类别的具体外在表现的潜在特征分类技术。该分析方法主要应用于心理行为特征的分类、控制认知心理实验中被试个体差异引起的系统误差、评价临床心理诊断的精确性,以及心理测验中的项目分析、信度分析、结构分析等。对此方法的优劣进行分析比较,表明：该方法可以与其他测量理论相结合进一步拓展其在心理测量中的应用,也可在纵向数据和多水平数据中应用。在应用中亦有提升方法技术的空间。
