回归模型及网络模型的判别能力比较研究

摘要：

疾病筛检通常采用横断面调查确定与疾病表型相关的因素,然后构建相应的疾病筛检模型.在建模策略上,通常是基于回归策略,将自变量以线性可加形式纳入疾病筛检模型.然而当变量较多且交互作用复杂时,回归建模策略将出现估计偏性或失效.为此,本研究构建了基于贝叶斯网络的疾病筛检模型,旨在充分提取变量之间的调控关系,并与传统回归建模策略进行比较.

关键词： 医学统计学 疾病筛检 回归模型 网络模型 判别能力

作者: 刘铱 张霄帅 薛付忠

作者单位: 山东大学生物统计学系

会议类型: 国内会议

会议名称: 2016年中国生物统计学术年会

会议地点: 天津

会议语种:中文

页码: 421-421

在线出版日期: 2016-07-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）