基于多种统计方法冠心病医疗费用影响因素的研究
| 中文摘要 | 第8-10页 |
| 英文摘要 | 第10-12页 |
| (一)前言 | 第13-16页 |
| 1.研究背景 | 第13页 |
| 2.研究现状 | 第13-15页 |
| 3.研究目的与意义 | 第15页 |
| 4.研究假设 | 第15-16页 |
| (二)数据来源与研究方法 | 第16-19页 |
| 1.数据来源 | 第16页 |
| 1.1 纳入标准 | 第16页 |
| 1.2 排除标准 | 第16页 |
| 2.研究内容 | 第16页 |
| 3.研究方法 | 第16-17页 |
| 3.1 文献研究法 | 第16-17页 |
| 3.2 专家访谈法 | 第17页 |
| 3.3 统计学方法 | 第17页 |
| 3.4 数据挖掘算法 | 第17页 |
| 4.模型介绍 | 第17-19页 |
| 4.1 多重线性回归 | 第17页 |
| 4.2 Logistic回归 | 第17-18页 |
| 4.3 BP神经网络 | 第18页 |
| 4.4 支持向量机 | 第18-19页 |
| (三)结果 | 第19-32页 |
| 1.冠心病住院患者基本情况 | 第19-20页 |
| 2.不同医院患者分布情况 | 第20-24页 |
| 3.住院费用分布情况 | 第24-28页 |
| 3.1 住院费用基本情况 | 第24-26页 |
| 3.2 住院费用分组情况 | 第26-27页 |
| 3.3 十家医院冠心病费用分布情况 | 第27-28页 |
| 4.医疗费用的影响因素及其排序 | 第28-32页 |
| 4.1 基于多重线性回归分析 | 第28-29页 |
| 4.2 基于Logistic回归分析 | 第29-30页 |
| 4.3 基于支持向量机和神经网络模型分析 | 第30-32页 |
| 4.4 支持向量机和神经网络两种模型的结果比较 | 第32页 |
| (四)讨论 | 第32-35页 |
| 1.医疗费用影响因素中的统计方法应用 | 第32-33页 |
| 2.住院费用与影响因素分析 | 第33-35页 |
| (五)结论 | 第35页 |
| (六)建议 | 第35-36页 |
| 1.针对主要因素,合理控费 | 第35页 |
| 2.提升分析方法的准确性 | 第35-36页 |
| (七)论文局限性 | 第36页 |
| (八)参考文献 | 第36-39页 |
| 综述 | 第39-46页 |
| 参考文献 | 第43-46页 |
| 攻读学位期间发表论文情况 | 第46-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |
