版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領(lǐng)
文檔簡介
1、目的:層次結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)大量存在于實際研究中,其特征是在某個地理區(qū)域內(nèi)、某個行政劃區(qū)或特定空間范圍內(nèi)存在聚集性。對此數(shù)據(jù)采用傳統(tǒng)回歸模型進行分析是不合適的,因其不符合傳統(tǒng)回歸模型的獨立假設(shè),應(yīng)用該方法做出的推斷將可能存在偏倚,導致錯誤的結(jié)論。因此,本研究對處理層次結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的分析方法--多水平統(tǒng)計模型的應(yīng)用進行探索,利用第四次國家衛(wèi)生服務(wù)調(diào)查重慶西部擴點地區(qū)資料進行兩水平Logistic回歸模型的實證研究,旨在研究多水平模型在實際運用過程中的方
2、法學問題,為以后此類數(shù)據(jù)的正確分析提供參考。 方法:本研究以兩周患病為反應(yīng)變量,15歲及以上重慶城市被調(diào)查居民的性別、年齡、婚姻狀況、文化程度、醫(yī)療保險和經(jīng)濟狀況等為解釋變量,在描述性分析和單因素分析的基礎(chǔ)上,運用MLwiN擬合兩水平Logistic回歸模型,使用DIC反應(yīng)模型擬合優(yōu)度,將兩水平模型所獲得結(jié)果與二分類單水平Logistic回歸模型進行對比研究。 結(jié)果:1、由兩水平模型分析發(fā)現(xiàn)重慶城市居民兩周患病情況具有層
3、次結(jié)構(gòu),在不同的街道間存在差異;2、兩水平Logistic回歸模型與二分類單水平Logistic回歸模型所篩選變量及假設(shè)檢驗基本一致,但對經(jīng)濟狀況這類具有明顯地區(qū)聚集性的指標,兩水平Logistic回歸模型可能較二分類單水平Logistic回歸模型更敏感;3、模型擬合優(yōu)度檢驗顯示兩水平Logistic回歸模型優(yōu)于二分類單水平Logistic模型,DIC值分別為4515.06和4583.17。 結(jié)論:本研究將多水平模型應(yīng)用于分類變
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 單獨二分類logit模型在有序分類資料中的應(yīng)用
- 35211.兩目標二分類logistic回歸模型的研究
- 基于二分類SVM的多分類方法比較研究.pdf
- 雙邊界二分式CVM統(tǒng)計模型研究及應(yīng)用.pdf
- 面向不平衡二分類準則的稀疏模型構(gòu)造算法研究.pdf
- 企業(yè)管理二分類問題研究綜述
- 關(guān)于含有缺失的縱向二分類數(shù)據(jù)的邊際轉(zhuǎn)移模型分析.pdf
- 縱向研究二分類缺失數(shù)據(jù)處理及加權(quán)估計方程的應(yīng)用.pdf
- 改進廣義估計方程在縱向研究二分類缺失資料中的應(yīng)用.pdf
- 統(tǒng)計2010分類
- 基于二分類資料的Ⅱ-Ⅲ期無縫設(shè)計效應(yīng)估計方法研究.pdf
- 安氏Ⅱ類二分類錯(牙合)髁突運動軌跡特征的研究.pdf
- 基于二分圖的聚類算法研究.pdf
- 二分類Logistic回歸模型對上市公司財務(wù)狀況的預測效度研究.pdf
- 二分類、連續(xù)性實習課馬冰修改版
- 基于粗糙集理論的特征選擇算法在二分類不平衡樣本中的應(yīng)用.pdf
- 二分圖的因子.pdf
- 《二分查找》說課稿
- 基于二分技術(shù)的高效算法設(shè)計及其應(yīng)用.pdf
- 利用單詞超團的二分圖文本聚類算法.pdf
評論
0/150
提交評論