Logistic回归和稀有事件logistic回归模型的模拟研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 1 前言 | 第10-14页 |
| 1．1 研究背景 | 第10-12页 |
| 1．2 研究目的 | 第12页 |
| 1．3 研究内容与技术路线 | 第12-14页 |
| 2 资料来源、特点及质量控制 | 第14-16页 |
| 2．1 资料来源 | 第14页 |
| 2．2 资料特点 | 第14页 |
| 2．3 质量控制 | 第14-16页 |
| 2．3．1 数据的计算机录入 | 第14-15页 |
| 2．3．2 数据的逻辑查错与整理 | 第15-16页 |
| 3 方法与结果 | 第16-69页 |
| 3．1 资料的预处理 | 第16-17页 |
| 3．1．1 血压数据的处理 | 第16页 |
| 3．1．2 体格检查数据的处理 | 第16页 |
| 3．1．3 实验室检查指标数据的处理 | 第16-17页 |
| 3．2 统计分析软件 | 第17页 |
| 3．3 资料的描述性分析 | 第17-19页 |
| 3．3．1 心血管健康资料 | 第17-18页 |
| 3．3．2 高血压调查资料 | 第18-19页 |
| 3．4 蒙特卡罗模拟研究 | 第19-69页 |
| 3．4．1 基本思想 | 第19页 |
| 3．4．2 蒙特卡罗模拟研究的三个主要步骤 | 第19-20页 |
| 3．4．3 蒙特卡罗模拟的实现 | 第20-69页 |
| 4 讨论与总结 | 第69-75页 |
| 4．1 关于资料的质量控制 | 第69页 |
| 4．2 关于方法 | 第69-72页 |
| 4．2．1 统计分析方法 | 第69页 |
| 4．2．2 变量的设置 | 第69-70页 |
| 4．2．3 建模的策略 | 第70页 |
| 4．2．4 蒙特卡罗方法 | 第70-72页 |
| 4．3 关于结果 | 第72-73页 |
| 4．4 研究特色 | 第73页 |
| 4．5 本研究的局限和尚需进一步解决的问题 | 第73-75页 |
| 主要参考文献 | 第75-80页 |
| 文献综述 | 第80-105页 |
| 1 冠心病、高血压的流行情况 | 第80-88页 |
| 1．1 冠心病的定义和分型 | 第80-81页 |
| 1．2 高血压的定义和诊断标准 | 第81页 |
| 1．3 冠心病的流行情况 | 第81-82页 |
| 1．4 高血压的流行情况 | 第82-83页 |
| 1．5 冠心病常见的危险因素 | 第83-87页 |
| 1．5．1 高血压 | 第84-85页 |
| 1．5．2 血脂异常 | 第85-86页 |
| 1．5．3 吸烟 | 第86页 |
| 1．5．4 糖尿病 | 第86-87页 |
| 1．5．5 其它 | 第87页 |
| 1．6 高血压常见的危险因素 | 第87-88页 |
| 2 二分类数据危险因素筛选的统计分析方法 | 第88-94页 |
| 2．1 logistic回归 | 第88-93页 |
| 2．1．1 模型的构造 | 第88-89页 |
| 2．1．2 模型中参数的意义 | 第89-90页 |
| 2．1．3 模型的参数估计 | 第90-91页 |
| 2．1．4 模型的假设检验 | 第91-92页 |
| 2．1．5 模型中变量的编码或赋值 | 第92页 |
| 2．1．6 logistic回归在医学中的应用 | 第92-93页 |
| 2．2 稀有事件logistic回归 | 第93-94页 |
| 3 统计模拟与蒙特卡罗方法 | 第94-100页 |
| 3．1 蒙特卡罗方法 | 第95页 |
| 3．2 蒙特卡罗模拟主要步骤 | 第95-96页 |
| 3．3 蒙特卡罗方法在医学领域中的应用 | 第96-100页 |
| 综述参考文献 | 第100-105页 |
| 关于程序编写 | 第105-117页 |
| 致谢 | 第117-118页 |
