利用申康實(shí)際數(shù)據(jù)，用計(jì)算機(jī)模擬專家思維方式的標(biāo)準(zhǔn)化分型，實(shí)現(xiàn)所有申康病例的病例分型。
模型應(yīng)用：先判斷病例為手術(shù)組還是非手術(shù)組，再將病例其他特征值代入所屬組的函數(shù)方程，計(jì)算出4個(gè)P值，哪個(gè)P值最大，就屬于哪種分型。
主要缺點(diǎn)：與專家“四型三線”分型的思維方式不完全符合，對病情是單純型，還是復(fù)合型未作考慮，仍有較大分型誤差
算法選擇：進(jìn)行訓(xùn)練數(shù)據(jù)分布特征的描述，根據(jù)數(shù)據(jù)分布選擇合適的回歸方法（線性回歸、嶺回歸、主成因回歸、Logistic回歸？）。
模擬檢驗(yàn)：根據(jù)專家確定的病例分型、篩選的關(guān)鍵變量X，利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)和選定的回歸分析方法，進(jìn)行12個(gè)函數(shù)方程的模擬，并進(jìn)行檢驗(yàn)。
回歸診斷：為提高模型擬合優(yōu)度，避免參數(shù)估計(jì)偏差，進(jìn)行回歸診斷，包括檢測異常點(diǎn)（嚴(yán)重偏離既定模型，即殘差較其他各點(diǎn)大得多的點(diǎn)）、高扛桿點(diǎn)（遠(yuǎn)離設(shè)計(jì)中心的點(diǎn)）和強(qiáng)影響點(diǎn)（對既定模型有較大影響的點(diǎn)）。
|
|
資源大小：566.29 KB 
