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高维数据回归分析中基于LASSO的自变量选择
  • ISSN号:1002-3674
  • 期刊名称:中国卫生统计
  • 时间:2013.12.12
  • 页码:922-926
  • 分类:R311[医药卫生—基础医学]
  • 作者机构:[1]山西医科大学数学教研室,太原030001, [2]山西医科大学流行病学教研室
  • 相关基金:国家自然科学基金(81072385)
  • 相关项目:城镇居民医疗费用影响因素的复杂抽样调查中对不同机制下应答偏倚并存时的校正
中文摘要:

目的:探讨隐变量交互作用分析的建模方法及其在SAS软件上的实现。方法:阐述隐变量交互作用分析建模的原理,并拟合一个隐变量交互作用分析示例。结果:示例中交互作用项产生的交互效应不容忽视。结论:在应用结构方程模型分析隐变量产生的效应时,有时候不进行隐变量交互作用的分析可能会产生偏倚。

英文摘要:

Objective: exploring the method of modeling latent variable interaction effect analysis in structural equation modeling and the technique of latent variable interaction effect analysis by SAS software.Methods: explicating the basic theory of modeling latent variable interaction effect analysis in structural equation modeling,then demonstrating an artificial example of latent variable interaction effect analysis.Results: the given example showed that the interaction term could not ignored.Conclusion: It may give rise to bias not to complement interaction effect analysis in SEM.

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期刊信息
  • 《中国卫生统计》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中华人民共和国卫生和计划生育委员会
  • 主办单位:中国卫生信息学会 中国医科大学
  • 主编:孟群
  • 地址:沈阳市沈北新区蒲河路77号
  • 邮编:110122
  • 邮箱:zgwstj@126.com
  • 电话:024-31939626
  • 国际标准刊号:ISSN:1002-3674
  • 国内统一刊号:ISSN:21-1153/R
  • 邮发代号:8-39
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:20780