含区间数据Gamma分布变量的因子分析

摘要：

目的建立含区间数据Gamma分布变量的因子分析方法,并应用于SARS潜伏期的影响因素分析.方法采用EM算法求解基于含区间数据Gamma分布的广义线性模型(GLM)参数的极大似然估计(MLE).采用所建立的GLM方法对含区间数据SARS潜伏期进行单因子、多因子分析.结果采用EM算法,得到了含区间数据Gamma分布GLM中各个参数的MLE、近似的标准误、以及参数和模型的显著性检验结果.用于SARS潜伏期影响因素分析,发现不同接触方式、不同疫区对SARS潜伏期有明显影响;随着年龄增长,SARS潜伏期均值呈上升趋势;医务人员的潜伏期明显短于非医务人员.结论基于EM算法的MLE方法对于含区间数据Gamma分布GLM参数的估计是强健的,GLM方法可以用于含区间数据SARS潜伏期的影响因素分析.

关键词：广义线性模型、EM算法、Gamma分布、因子分析、传染性非典型肺炎

所属期刊栏目：32

分类号：R563.19(呼吸系及胸部疾病)

资助基金：上海市科委资助项目NK2003-002;教育部防治非典科技攻关项目10

在线出版日期：2005-06-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：275-279