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文檔簡介
1、多水平計(jì)數(shù)模型論文:多水平計(jì)數(shù)模型在復(fù)雜抽樣調(diào)查中的應(yīng)用研究【中文摘要】醫(yī)學(xué)研究多階段復(fù)雜抽樣中,層次結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)屢見不鮮。為了有效處理數(shù)據(jù)中層內(nèi)存在的非獨(dú)立性,多水平模型應(yīng)運(yùn)而生,也成為近年討論的熱點(diǎn)。文中第一章通過線性多水平模型與普通回歸形式之不同,解析了多水平模型中包括的復(fù)合殘差項(xiàng),即水平2誤差項(xiàng)u 0j、u1 j和水平1誤差項(xiàng)ei j。進(jìn)一步闡明多水平模型在處理具有層次結(jié)構(gòu)特征數(shù)據(jù)時,考慮了數(shù)據(jù)誤差的層次性,將傳統(tǒng)模型中的誤差隨機(jī)項(xiàng)分解到與數(shù)據(jù)層次結(jié)構(gòu)對應(yīng)的水平上,通過估計(jì)個體水平上的誤差,并考慮解釋變量對方差的影響,它不僅可充分利用個體水平內(nèi)的聚集信息,獲取回歸系數(shù)的有效估計(jì),而且可使個
2、體的隨機(jī)誤差更純,同時提供擬合研究水平上復(fù)雜誤差結(jié)構(gòu)的可能性。本文參考王濟(jì)川等的研究結(jié)果,將多水平模型的建模步驟分為:空模型將水平2解釋變量納入空模型將水平1解釋變量納入截距模型檢驗(yàn)水平1隨機(jī)斜率檢驗(yàn)跨水平交互作用共5步。文中第二章主要闡述了多水平Poisson、多水平負(fù)二項(xiàng)以及多水平零膨脹計(jì)數(shù)(Poisson、負(fù)二項(xiàng))模型的基本原理,討論了其參數(shù)估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)方法。多水平Poisson和負(fù)二項(xiàng)回歸是處理分層計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)模型。若分層資料計(jì)數(shù)取值中含有大量的零,即零過多現(xiàn).【英文摘要】In medical multistage complex sampling survey researc
3、hes, hierarchically structured data is fairly common. In order to solve the within-group dependence, multilevel models have been proposed and are prevalent recently. In the first chapter of the article, the difference between a multilevel linear model and a general linear model accounts for the comp
4、osite residual structure, which is level-2 error ( u 0 j, u1 j) and level-1 error ( ei j) contained in the multilevel linear model. When processing hierarchica.【關(guān)鍵詞】多水平計(jì)數(shù)模型 組群結(jié)構(gòu) 零過多 隨機(jī)效應(yīng)【英文關(guān)鍵詞】multilevel count models clustered structure excess zeros random effect【目錄】多水平計(jì)數(shù)模型在復(fù)雜抽樣調(diào)查中的應(yīng)用研究中文摘要5-7Abstract7-8前言9-11第一章 多水平模型原理11-171.1 多水平數(shù)據(jù)形式11-121.2 多水平模型基本原理12-131.3 多水平模型建模步驟13-17第二章 多水平計(jì)數(shù)模型基本原理及模擬研究17-302.1 多水平Poisson 和多水平負(fù)二項(xiàng)回歸17-192.2 多水平零膨脹Poisson 和多水平零膨脹負(fù)二項(xiàng)回歸19-202.3 參數(shù)估計(jì)20-232.4 假設(shè)檢驗(yàn)23-242.5 三種模型模擬對比研究24-30第三章 實(shí)例分析30-413.1 山西陽城第四次國家衛(wèi)生服務(wù)調(diào)查資料計(jì)數(shù)回歸分析30-323.2 山西省農(nóng)村地區(qū)居民骨關(guān)節(jié)疼痛部位數(shù)的影響因素研究32-41
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