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  • 心脏节律蕴涵的确定性动力学机制重构

    作者:裴文江;何振亚;杨绿溪;Stephen S.Hull;John Y.Cheung

    本研究以受迫非线性动力学系统为分析模型,以Volterra级数方法为基础,研究了心脏节律的确定性动力学机制重构问题.首先,采用优变换方法充分表征相应级数项蕴涵的确定性动力学机制;其次,利用EM算法对观测和动力噪声强度、确定性动力学行为、模型结构和参数进行迭代采样,实现从多种生理过程的影响中准确重构心脏节律的确定性动力学机制.应用实验数据表明:重构模型具有与心脏节律非常相似的动力学行为和统计特性;心脏节律内在机制具有初始值敏感性质.

  • Meta分析系列之五:贝叶斯Meta分析与WinBUGS软件

    作者:董圣杰;冷卫东;田家祥;曾宪涛

    贝叶斯Meta分析(Bayesian Meta-Analysis)是近年来基于贝叶斯统计发展起来的一种新型的Meta分析方法,主要采用"马尔科夫链-蒙特卡罗"(Markov chain MonteCarlo,MCMC)方法、使用WinBUGS软件[1]进行.经典统计学派的统计量,往往不易找到其精确的有限样本分布,因此多数情况下是基于大样本渐近分布做出统计推断,而贝叶斯学派则可直接计算精确的有限样本分布,并不依赖于渐近理论,且充分考虑了模型的不确定性,故认为Meta分析贝叶斯估计更可靠、更合理,特别在有序数据及网状Meta分析[2]中有传统Meta分析无法企及的优点.当前,贝叶斯Meta分析已得到愈发广泛的应用,本文将简要介绍贝叶斯Meta分析与WinBUGS软件.

  • 基于项目反应理论的治疗质量综合评价适样本量的模拟研究

    作者:付蓉;苏少飞;包含;刘丹;张慧敏;刘美娜

    目的 验证基于项目反应理论模型的医院疾病治疗质量评价有效性,探讨保证模型有效性和测量精度的适样本量.方法 根据项目反应理论中的双参数logistic模型建立疾病治疗质量评价的潜变量模型,通过SAS模拟产生每家医院对每个指标的反应矩阵,模型中的参数估计采用贝叶斯估计的MCMC算法,利用秩相关系数及RMSE评价模型的有效性和测量精度.结果 在不同模拟试验中,能力参数真值和估计值的秩相关系数均高于0.990.随着指标数、医院数和指标分母上限的增加,秩相关系数逐渐增大.随着医院数的增加,项目参数和能力参数的RMSE逐渐减小.当医院数增至100时,无论指标数多少,RMSE均小于0.20,且趋于稳定.结论 基于项目反应理论模型的医院疾病治疗质量评价合理有效.在保证模型测量精度前提下,疾病治疗质量综合评价的适样本量为至少调查50家医院,每家医院每个指标的分母数在30 ~100范围.当指标数不足8个时,可适当增加每个指标的分母数.

  • 医疗责任保险的定价分析

    作者:俞彤

    针对我国医疗责任保险价格厘定不合理问题,文章主要从效用原理定价策略、贝叶斯风险估计两个方面对医疗责任保险产品定价机制进行了探讨,从而为医疗责任保险的合理定价提供了一种数理性参考.其目的 是促进医疗责任保险市场定价机制趋于合理,使医疗机构与保险公司双方达到合作共赢的良性循环.

  • 中学生迷信信念量表信效度再验证

    作者:韦嘉;张春雨;赵清清;尚文;张进辅

    目的:采用新的统计方法对中学生迷信信念量表(SBS)的信效度进行再验证.方法:通过4次抽样,共计调查1203名有效被试,对SBS进行重测信度检验;内容效度指数(SCVI)评定;贝叶斯估计的验证性因素分析;用超未来时间观念量表(TFTPI)检验会聚效度;单一方法潜因子途径检验共同方法偏差;用总体自信问卷中学生版(YS-CI)、中文版二维自尊量表(SLCS-R)和青少年学生自立人格量表(SSPS)为工具,进行相关分析,结合潜在剖面分析与方差分析来考察SBS的效标关联效度.结果:SBS总量表和各分量表的四周重测ICC系数在0.80-0.90之间;量表的SCVI为0.99;各条目因子负荷95%可信区间的下限在0.295-0.702之间,上限在0.529-0.837之间;考虑方法学效应后的二阶因子模型的主要适配度指标x2/df=-2.303,TLI=0.872,CFI=0.896,RMSEA=0.069; SBS与TFTPI的相关为0.701,与YSCI、RSLCS及SSPS的相关为-0.243,-0.162和-0.187(均P<0.01);持不同迷信信念的中学生个体可以分为五种不同类型,正确归类率为76.2%,不同类型的学生与YSCI、RSLCS及SSPS的关联强度指标η2分别为0.202,0.108和0.110.结论:中学生迷信信念量表具有较好的信效度指标,是测量中学生迷信信念的适宜工具.

  • 基于DCM的减法运算脑功能效应连通性方法研究

    作者:张艳;陈春晓;卢光明;张志强;于海燕;黄伟;陈志立;钟元

    动态因果模型(Dynamic causal modeling, DCM)是一种时空上可再生的网络模型,用来研究功能核磁共振中功能整合的因果关系,是效应连通性的分析方法,该方法是将实验设计中得到的激活区域时间序列加入到DCM模型中,实验任务的刺激响应作为对模型的扰动,利用DCM和贝叶斯估计计算出各神经元或者神经系统之间前后影响的因果关系,以及大范围的内在连接,然后利用贝叶斯因子对所设计各模型的参数做优化选择,从中选择出符合生理的佳模型.本文主要研究心算借位减法任务激活的左侧大脑区域,左侧顶上小叶、左侧顶下小叶和左侧额中回之间的效应连接,并得到符合生理意义的连接网络.

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