纵向数据

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我国人口出生率的影响因素分析——基于纵向数据模型的研究
《经济与社会发展研究》2025年第8期0182-0184,共3页刘玲 
随着人口结构的变迁,在持续的低生育率背景下,理清低生育率与经济增长之间的理论关系,并对相关影响机制进行分析,成为研究的迫切需要。基于前人研究的成果,本文从人口出生率的影响因素分析出发,建立影响人口出生率的指标体系,再搜集相...
关键词：人口出生率 BETA logit-normal 混合效应模型 
基于GEE与PGEE方法的西南地区城镇登记失业率分析
《统计学与应用》2025年第3期225-236,共12页陈思杨 
西南地区以其庞大的人口基数和经济规模著称,然而经济结构转型引发的结构性失业问题日益凸显。失业问题不仅加重了民众经济负担,还影响了社会稳定和劳动力资源的有效配置。失业率作为评估区域经济健康的关键指标,对社会稳定、民众生活...
关键词：纵向数据 城镇登记失业率 边际模型 广义估计方程 惩罚广义估计方程 
复杂纵向数据变系数模型的估计和变量选择研究新进展
《统计与决策》2025年第5期68-73,共6页付学宝 赵明涛 贺大伟 
安徽省哲学社会科学一般项目(AHSKF2022D08)。
变系数模型是一类重要的结构化半参数模型,常被用于复杂数据的半参数统计推断,其模型估计和变量选择问题是变系数模型研究的重要内容。文章系统介绍了复杂纵向数据变系数模型估计和变量选择的研究新进展,包括变系数模型、纵向数据变系...
关键词：复杂纵向数据 变系数模型 变系数EV模型 二次推断函数 
基于孪生互注意网络的阿尔兹海默症的诊断
《中南民族大学学报（自然科学版）》2024年第6期781-789,共9页张美玲 刘汝璇 郑菲 唐奇伶 
湖北省自然科学基金资助项目(2019CFB629);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(CZY22014)。
为提高纵向数据对阿尔兹海默症(Alzheimer's Disease,AD)分类的准确率,提出了一种孪生互注意网络通过双时间点的纵向数据对AD进行诊断.首先将两张不同时间的结构磁共振影像(sMRI)输入网络中,采用三维密集的连接网络(3D-Densenet)提取图...
关键词：纵向数据 孪生网络 阿尔兹海默症 互注意 自注意 
非糖尿病人群致动脉粥样硬化指数和心肌梗死风险的相关性分析
《北京医学》2024年第12期1019-1025,共7页董立平 张怡君 吴寿岭 刘芬 王安心 
国家重点研发计划(2022YFC3600600)。
目的探讨非糖尿病人群中基线与长期血浆致动脉粥样硬化指数(atherogenic index of plasma,AIP)与心肌梗死(myocardial infarction,MI)发生风险的相关性。方法选取2006年6月至2007年10月唐山开滦社区开展的开滦研究受试者。根据基线和长...
关键词：血浆致动脉粥样硬化指数 非糖尿病人群 心肌梗死 纵向数据 相关性 
线性约束下纵向数据部分线性模型的估计
《重庆工商大学学报（自然科学版）》2024年第6期87-93,共7页冯彬娟 童画 袁德美 
重庆市自然科学基金(CSTB2022NSCQ-MSX1370)。
目的 研究纵向数据部分线性模型的参数和未知回归函数的估计问题。方法 考虑在一些统计应用中,模型参数通常带有一定的约束,提出一种基于约束最小二乘与二次光滑局部线性估计的方法。该方法首先利用profile最小二乘法和Lagrange乘数法...
关键词：纵向数据 部分线性模型 约束估计 profile最小二乘 二次光滑估计 
基于纵向数据半参数混合效应模型的网络营销影响因素研究
《电子商务评论》2024年第4期3472-3478,共7页汪韫頔 毛围 
本文建立了一个纵向数据的半参数混合效应模型,采用B样条方法建立纵向指标与时间的关系,为模型中的所有未知参数和随机效应指定先验分布,在共轭先验条件下,对该模型进行贝叶斯分析,通过Gibbs抽样方法获取未知参数、随机效应和非参数函...
关键词：纵向数据 B样条 贝叶斯估计 网络营销 
基于修正Cholesky分解的超高维纵向分位数特征筛选
《数学学报（中文版）》2024年第6期1091-1118,共28页陈欣悦 吕晶 
重庆市自然科学基金(cstc2021jcyj-msxmX0502,CSTB2022NSCQ-MSX0852);中央高校基本科研业务费专项资金(SWU-KU24002);全国统计科学研究项目(2022LY019)。
本文基于修正的Cholesky分解提出了一种新的适用于超高维纵向数据的分位数特征筛选方法.首先,构建分位数最优估计方程用于处理潜在的异常值和厚尾分布.然后,基于修正的Cholesky分解对分位数最优估计方程中的协方差矩阵进行建模,进而提...
关键词：纵向数据 超高维 特征筛选 修正的Cholesky分解 分位数回归 
群组多轨迹模型在纵向数据研究中的应用及实例分析
《中华流行病学杂志》2024年第11期1590-1597,共8页王孝焱 孙秀彬 纪伊曼 张涛 刘云霞 
国家重点研发计划(2021YFF0704101);国家自然科学基金(82222064);基于移动设备的老年人群生活方式干预研究(21320012002309)。
纵向队列的发展为识别和监测影响疾病病程或健康状况的多种生物标志物及行为等因素创造了条件。然而,传统统计方法通常只能利用单变量纵向数据的信息进行研究,无法充分利用多变量纵向数据信息。群组多轨迹模型(GBMTM)是近年来提出的研...
关键词：纵向数据 群组多轨迹模型 发展轨迹 队列研究 
基于线性混合效应模型双惩罚变量选择研究老年人抑郁影响因素
《中国卫生统计》2024年第5期725-729,共5页罗川钦 杨宜平 
国家社会科学基金项目(18BTJ035);重庆市自然科学基金(cstc2021jcyj-msxmX0079,cstc2020jcyj-msxmX0006);重庆市研究生科研创新项目(CYS240564)。
目的应用线性混合效应模型双惩罚变量选择对老年人抑郁量表得分(GDS)进行分析,旨在研究老年人抑郁的主要影响因素。方法数据来源于美国国家阿尔茨海默协作中心,筛选2018—2023年期间连续随访5次以上的165人的830次随访结果。首先构建线...
关键词：线性混合效应模型 双惩罚 纵向数据 老年抑郁 
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