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Lasso-惩罚计分检验在小样本回归模型自变量筛选与统计推断中的应用
  • ISSN号:1674-3679
  • 期刊名称:《中华疾病控制杂志》
  • 时间:0
  • 分类:R195.1[医药卫生—卫生统计学;医药卫生—卫生事业管理;医药卫生—公共卫生与预防医学] R181[医药卫生—流行病学;医药卫生—公共卫生与预防医学]
  • 作者机构:[1]山西医科大学公共卫生学院卫生统计教研室,山西太原030001, [2]太原市疾病预防与控制中心传染病防治科,山西太原030001
  • 相关基金:国家自然科学基金(81473073)
中文摘要:

目的 介绍解决Logistic回归中分离问题的统计学方法并进行比较。方法 用最大似然估计、确切Logistic估计及Firth惩罚最大似然估计对75名静脉注射吸毒者感染人类免疫缺陷病毒(human immunodeficiency virus,HIV)的情况及其影响因素进行分析,并比较其结果。结果 确切Logistic回归及惩罚最大似然估计均得出有效参数估计,前者的可信区间比后者宽。结果显示民族对该市注射吸毒人群感染HIV的影响具有统计学意义,彝族的HIV感染显著高于汉族。结论 当数据出现分离现象导致最大似然估计无效的情况下,确切Logistic及惩罚最大似然估计均能得出有效值,但由于前者计算复杂,可能出现过条件及条件似然退化等问题,推荐使用后者。

英文摘要:

Objective To introduce a comparative study of methods for Logistic regression with separated or nearly separated data. Methods Human immunodeficiency virus (HIV) infection and its influential factors, 75 drug users were analyzed by maximum Likelihood estimate, exact Logistic regression and Firth' s penalized maximum Likelihood estimate, then results of the three methods were compared. Results Both of penalized maximum Likelihood estimation and exact Logistic regression produced valid parameter estimates and confidence interval of the latter was wider. The results of penalized maximum Likelihood estimation and exact Logistic regression showed that race was significantly associated with HIV infec- tion, and Yi people with HIV infection was higher than Han people. Conclusions The maximum Likelihood estimate for separated or nearly separated data is invalid. However, exact Logistic regression and Firth' s penalized maximum Likeli- hood estimate can get valid estimates. Since exact Logistic regression have problems of complex calculations, over-condi- tioning and conditional distributions degenerated, Firth' s penalized maximum Likelihood estimate is recommended to Logistic regression with separated or nearly separated data.

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期刊信息
  • 《中华疾病控制杂志》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:国家卫生和计划生育委员会
  • 主办单位:中华预防医学会 安徽医科大学
  • 主编:李宗寅
  • 地址:合肥市梅山路81号安徽医科大学109信箱
  • 邮编:230032
  • 邮箱:cjdcp@mail.hf.ah.cn
  • 电话:0551-65161171
  • 国际标准刊号:ISSN:1674-3679
  • 国内统一刊号:ISSN:34-1304/R
  • 邮发代号:26-155
  • 获奖情况:
  • 中国科技论文统计源期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:12860