基于含测量误差半参数模型的糖尿病数据研究

摘要：

对于糖尿病数据,利用单指标部分含扭曲测量误差的部分变系数单指标模型进行拟合,由于实验数据的维数较大,相较于传统的参数模型和非参数模型,应用半参数模型不仅可以较好地拟合数据,还可以避免"维数灾祸"问题;此外,如果在拟合时忽略误差的影响,可能导致模型估计产生偏差,因此,进一步选择体质指数(BMI)作为潜在的混淆因子,并假设响应变量和单指标变量均受到BMI的乘积污染;观察实验结果发现:6种血清指标测量数据和性别的系数会随着BMI的变化而变化,并且对比带有测量误差和不含测量误差两种情形下的结果发现,糖尿病人定量测量值、年龄和平均血压均受到BMI的污染;这些结果说明选择单指标部分带有测量误差的部分变系数单指标模型对该数据集进行拟合是合理的,并且相较于不含测量误差的半参数模型,可以更好地挖掘数据中的信息.

关键词：部分变系数单指标模型;乘积扭曲测量误差;糖尿病数据

所属期刊栏目：39

分类号：O212.7(概率论与数理统计)

在线出版日期：2022-03-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：85-91