干预分析模型预测法+四组+
流行病学：实验流行病学
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随机化
➢ 所有的研究对象有完全等同的机会被分配到治疗组或对 照组中去，分组的结果不受人为因素的干扰和影响，使 实验结果具有很好的可比性。
素）分布是否均匀、以及采用的分组方法等有关。
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问题5：三组人群的抗体滴度阳转率和增长倍数均没 有统计学差异，是否可以说明三种疫苗效果一致？ 为什么？
不可以，因为还有其他不良事件发生率、效果指数的 指标没有进行比较；另外有可能由于样本量较小检验 不出差异导致的假阴性，需要检验把握度方能判断是 否由于样本引起。
其他评 价指标
相对危险度降低
对照组事件发生率- 实验组事件发生率 对照组事件发生率
绝对危险度 对照组事件发生率- 实验组事件发生率
需治疗人数
1 绝对危险度
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问题6：上述指标与RR，AR，AR%有何区别 和联系？是否可以用来报告干预效果？
在算法上RR为效果指数的倒数；AR为绝对危险 度降低的负数。AR%算法与相对危险度降低相似。 在干预研究中，由于预期干预效果为保护因素， 所以对照组的率一般要高于或等于干预组；而在 队列研究中暴露因素有可能是保护因素也有可能 是危险因素。可以用RR、AR、AR%来报告。
研究设计为流行病学实验的社区研究。 判断依据是进行了干预,前瞻性研究，分组上是以 整个社区作为分组单位。
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问题3：与前瞻性队列研究有何根本差异？该差 异如何影响研究的真实性？ 根本的差异是进行了干预。队列研究是观察性研究， 在设计上是由因及果，所以在观察性研究中的因果推 断的证据强度较大，但仍有可能受到混杂因素的干扰。 而实验流行病学中在随机化的基础上直接进行干预， 且研究中能观察到干预前、干预过程和效应发生的全 过程，因果推断的证据力度更大。
徐国祥统计预测与决策
预测方法的难易程度；
预测结果的精确程度。
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1.2 统计预测方法的分类和选择
一、统计预测方法的分类
• 统计预测方法可归纳分为定性预测方法和定量 预测方法两类，其中定量预测法又可大致分为 回归预测法和时间序列预测法; • 按预测时间长短分为近期预测、短期预测、中 期预测和长期预测; • 按预测是否重复分为一次性预测和反复预测。
2.5 情景预测法
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2.1 定 性 预 测 概 述
一、定性预测的概念和特点 定性预测的概念： 是指预测者依靠熟悉业务知识、具有丰富 经验和综合分析能力的人员与专家，根据已掌 握的历史资料和直观材料，运用个人的经验和 分析判断能力，对事物的未来发展做出性质和 程度上的判断，然后，再通过一定形式综合各 方面的的意见，作为预测未来的主要依据。
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德尔菲法的缺点：
（1）对于分地区的顾客群或产品的预测则可能 不可靠。 （2）责任比较分散。
（3）专家的意见有时可能不完整或不切合实际。
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三、德尔菲法应用案例
• 例 1 某公司研制出一种新兴产品，现在市场上 还没有相似产品出现，因此没有历史数据可以 获得。公司需要对可能的销售量做出预测，以 决定产量。于是该公司成立专家小组，并聘请 业务经理、市场专家和销售人员等8位专家， 预测全年可能的销售量。8位专家提出个人判 断，经过三次反馈得到结果如下表所示。
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连贯原则，是指事物的发展是按一定规律进 行的，在其发展过程中，这种规律贯彻始终，
不应受到破坏，它的未来发展与其过去和现
在的发展没有什么根本的不同；
徐国祥---统计预测和决策第四版共283页
第三节 主观概率法
被调查 人编号
4 5 6 7 8 9 10 平均数
累计概率
0.010 （1）
0.125 （2）
0.250 （3）
0.375 0.500 0.625 （4） （5） （6）
房产需求量（套）
0.750 （7）
0.875 （8）
0.990 （9）
2156 2200 1867
2167 2211 1989
时间范围
适用情况
短、中期
因变量与两个或两 个以上自变量之间 存在线性关系
短、中期
中期到长 期
因变量与一个自变 量或多个其他自变 量之间存在某种非 线性关系
当被预测项目的有 关变量用时间表示 时，用非线性回归
计算机硬件 最低要求
在两个自变量情况 下可用计算器，多 于两个自变量的情 况下用计算机
应做工作
徐国祥---统计预测和决策第 四版
41、实际上，我们想要的不是针对犯 罪的法 律，而 是针对 疯狂的 法律。 ——马 克·吐温 42、法律的力量应当跟随着公民，就 像影子 跟随着 身体一 样。— —贝卡 利亚 43、法律和制度必须跟上人类思想进 步。— —杰弗 逊 44、人类受制于法律，法律受制于情 理。— —托·富 勒
第二节统计预测方法的分类和选择回总目录回本章目录方法时间范围适用情况计算机硬件最低要求应做工作定性预测法短中长期对缺乏历史统计资料或趋势面临转折的事件进行预测计算器需做大量的调查研究工作一元线性回归预测法短中期自变量与因变量之间存在线性关系计算器为两个变量收集历史数据此项工作是此预测中最费时的方法时间范围适用情况计算机硬件最低要求应做工作定性预测法短中长期对缺乏历史统计资料或趋势面临转折的事件进行预测计算器需做大量的调查研究工作一元线性回归预测法短中期自变量与因变量之间存在线性关系计算器为两个变量收集历史数据此项工作是此预测中最费时的各种预测方法的特点二统计预测方法的选择第二节统计预测方法的分类和选择方法时间范围适用情况计算机硬件最低要求应做工作方法时间范围适用情况计算机硬件最低要求应做工作回总目录回本章目录多元线性回归预测法短中期因变量与两个或两个以上自变量之间存在线性关系在两个自变量情况下可用计算器多于两个自变量的情况下用计算机为所有变量收集历史数据是此预测中最费时的非线性回归预测法短中期因变量与一个自变量或多个其他自变量之间存在某种非线性关系在两个变量情况下可用计算器多于两个变量的情况下用计算机必须收集历史数据并用几个非线性模型试验趋势外推法中期到长期当被预测项目的有关变量用时间表示时用非线性回归与非线性回归预测法相同只需要因变量的历史资料但用趋势图做试探时很费时多元线性回归预测法短中期因变量与两个或两个以上自变量之间存在线性关系在两个自变量情况下可用计算器多于两个自变量的情况下用计算机为所有变量收集历史数据是此预测中最费时的非线性回归预测法短中期因变量与一个自变量或多个其他自变量之间存在某种非线性关系在两个变量情况下可用计算器多于两个变量的情况下用计算机必须收集历史数据并用几个非线性模型试验趋势外推法中期到长期当被预测项目的有关变量用时间表示时用非线性回归与非线性回归预测法相同只需要因变量的历史资料但用趋势图做试探时很费时二统计预测方法的选择第二节统计预测方法的分类和选择方法时间范围适用情况计算机硬件最低要求应做工作方法时间范围适用情况计算机硬件最低要求应做工作回总目录回本章目录分解分析法短期适用于一次性的短期预测或在使用其他预测方法前消除季节变动的因素计算器只需要序列的历史资料移动平均法短期不带季节变动的反复预测计算器只需要因变量的历史资料但初次选择权数时很费时指数平滑法短期具有或不具有季节变动的反复预
统计预测和决策(2015最全版)..
一、名词解释第一章①预测：根据过去和现在估计预测未来。
②统计预测：属于预测方法研究的范畴，即如何利用科学的统计方法对事物的未来发展进行③定量推测，并计算概率置信区间。
第二章①定性预测：是指预测者依靠熟悉业务知识、具有丰富经验和综合分析能力的人员与专家，根据已掌握的历史资料和直观材料，运用个人的经验和分析判断能力，对事物的未来发展做出性质和程度上的判断，然后再通过一定形式综合各方面的意见，作为预测未来的主要依据。
②主观概率：是人们对根据几次经验结果所做的主观判断的主观判断的量度。
③客观概率：是根据事件发展的客观性统计出来的一种概率。
④相互影响法：是从分析各个事件之间由于相互影响而引起的变化，以及变化发生的概率，来研究各个事件在未来发生的可能性的一种预测方法。
第三章①残差：预测值与真实值的离差②可绝系数：衡量自变量与因变量关系密切程度的指标，表示自变量解释因变量变动的百分百比。
③相关系数：测定拟合优度的指标，相关系数平方等于可绝系数。
④非线性回归预测法：在社会现实经济活动中，很多现象之间的关系并不是线性的，这时就要选配适当类型的曲线，即非线性回归预测。
⑤拟合优度：衡量回归直线拟合效果的指标⑥自相关系数：是衡量同一变量不同时期的数据之间相关程度的指标。
⑦D-W：检验模型是否存在自相关的一个有效方法，其计算公式为：D—W=∑(ui-ui-1)^2/∑ui^2,其中ui=yi-^yi.根据经验D-W统计量在1.5~2.5之间表示没有显著自相关问题。
第四章①不规则变动因素：又称随机变动，它是受各种偶然因素影响所形成的不规则变动。
②趋势外推法：用时间t为自变量，时序数值y为因变量，建立合适的趋势模型，并赋予时间变量t所需要的值，从而得到相应时刻的时间序列未来值。
③图形识别法：通过绘制以时间t为横轴，时序数据为y轴的散点图形，并将其与各种函数曲线模型比较，选择最为合适的模型。
④差分法：利用差分把数据修匀，使非平稳的序列达到平稳序列。
倾向得分匹配方法
倾向得分匹配方法倾向得分匹配方法是一种常用的因果推断方法，它可以用来评估某个干预措施对于某个结果的影响。
该方法的核心思想是通过建立一个预测模型来估计每个个体接受干预措施的概率，然后将接受干预措施的个体与未接受干预措施的个体进行匹配，从而消除潜在的混淆因素，得到干预措施对于结果的真实效应。
具体来说，倾向得分匹配方法包括以下几个步骤：1. 建立预测模型。
预测模型可以是logistic 回归模型、决策树模型、神经网络模型等，其目的是预测每个个体接受干预措施的概率。
预测模型的自变量包括个体的基线特征，如年龄、性别、疾病状态等。
2. 计算倾向得分。
倾向得分是指每个个体接受干预措施的概率，可以通过预测模型得到。
3. 进行匹配。
将接受干预措施的个体与未接受干预措施的个体进行匹配，匹配的方法可以是最近邻匹配、卡方匹配、基于距离的匹配等。
匹配后，可以比较两组个体的基线特征是否平衡，如果平衡，则说明匹配成功。
4. 评估干预效应。
通过比较接受干预措施的个体与未接受干预措施的个体在结果上的差异，可以得到干预效应的估计值。
常用的评估方法包括差异法、倾向得分加权法、倾向得分匹配法等。
倾向得分匹配方法的优点在于可以消除潜在的混淆因素，得到干预效应的真实估计值。
同时，该方法还可以处理多个干预措施和多个结果的情况。
缺点在于需要建立预测模型和进行匹配，计算量较大，且匹配的结果可能受到匹配方法和倾向得分的影响。
倾向得分匹配方法是一种有效的因果推断方法，可以用来评估干预措施对于结果的影响。
在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的预测模型和匹配方法，并进行结果的敏感性分析，以确保结果的可靠性和稳健性。
医用疾病预测模型
医用疾病预测模型近年来，随着医疗技术的不断进步和人工智能的快速发展，医用疾病预测模型逐渐成为研究的热点。
这种模型基于大数据和机器学习算法，可以通过分析患者的症状、病史以及其他相关因素，预测患者可能患上的疾病类型和风险程度。
本文将深入探讨医用疾病预测模型的意义、方法以及应用前景。
一、医用疾病预测模型的意义疾病的早期预测对于疾病的治疗和管理至关重要。
通过医用疾病预测模型，我们可以在患者还未出现明显症状之前，就能够预测其可能患上的疾病。
这样一来，医生可以采取针对性的干预措施，早期治疗和管理患者，以减轻疾病带来的风险和痛苦。
二、医用疾病预测模型的方法医用疾病预测模型的建立通常需要以下几个关键步骤。
1.数据收集：医用疾病预测模型需要大量的数据作为依据。
医生可以通过患者的病历记录、实验室检查结果以及影像学资料等来收集数据。
同时，还可以结合公共卫生部门的统计数据和疾病数据库的信息。
2.特征选择：医用疾病预测模型需要从海量的数据中挑选出具有预测能力的特征。
在特征选择过程中，可以借助统计学方法和机器学习算法，在保留重要特征的同时减少冗余特征，提高模型的准确性和可解释性。
3.模型构建：医用疾病预测模型可以采用多种机器学习算法，如逻辑回归、支持向量机、决策树等。
根据数据的特点和需求，选择合适的算法，并通过训练和优化模型，使之能够更好地预测患者的疾病风险。
4.模型评估：建立好的预测模型需要进行评估，以验证其准确性和可靠性。
可以采用交叉验证、ROC曲线等方法来评估模型的性能，并不断优化和改进模型。
三、医用疾病预测模型的应用前景医用疾病预测模型在临床实践和公共卫生领域有着广阔的应用前景。
1.早期诊断：医用疾病预测模型可以帮助医生提前发现疾病风险，实现早期诊断和干预。
例如，针对高血压、糖尿病等慢性疾病，可以通过监测患者的生理指标和生活习惯，预测其疾病的发生概率，并采取相应的治疗措施。
2.个体化治疗：医用疾病预测模型可以帮助医生制定个性化的治疗方案。
考研统计学掌握统计分析的五个常用模型
考研统计学掌握统计分析的五个常用模型统计学是一门应用广泛的学科，其研究对象是数据和变异性。
在考研统计学中，学生需要掌握各种统计分析方法，以便能够准确分析和解释数据，为决策提供依据。
本文将介绍考研统计学中五个常用的统计分析模型。
一、回归分析模型回归分析是研究数据间关系的一种常用方法。
它通过建立变量之间的数学函数关系，来分析自变量对因变量的影响程度。
回归分析可以帮助我们预测和控制变量，进而做出合理的决策。
在考研统计学中，回归分析被广泛应用于解决实际问题，如经济学、企业管理、市场营销等。
二、方差分析模型方差分析是比较两个或多个组之间差异的一种统计方法。
它通过比较组内的差异和组间的差异，来判断因素之间是否存在显著差异。
方差分析在考研统计学中经常用于实验设计和质量控制等领域中，可以帮助我们评估因素对结果的影响程度，从而做出相应的调整和改进。
三、因子分析模型因子分析是一种通过降维技术来简化数据的方法。
它可以将大量变量归纳为少数几个隐含因子，从而减少数据的复杂性。
因子分析在考研统计学中被广泛应用于心理学、社会学、教育学等领域，可以帮助我们识别出潜在的变量，并得出相应的结论。
四、时间序列分析模型时间序列分析是一种研究时间序列数据的方法。
它通过分析过去的数据，来推断未来的趋势和模式。
时间序列分析在考研统计学中被广泛应用于经济学、金融学、气象学等领域，可以帮助我们做出准确的预测和决策。
五、生存分析模型生存分析是一种处理生存时间数据的方法。
它可以分析个体在给定时间段内的生存情况，并推断其生存函数和风险函数。
生存分析在考研统计学中主要应用于医学、生物学、社会科学等领域，可以帮助我们评估治疗效果、预测风险和制定干预策略。
以上，我们简要介绍了考研统计学中五个常用的统计分析模型：回归分析、方差分析、因子分析、时间序列分析和生存分析。
掌握这些模型，可以帮助我们更好地理解和解释数据，从而做出准确和可靠的决策。
希望本文对你在考研统计学中的学习有所帮助。
心理健康问题的大数据分析和模型
心理健康问题的大数据分析和模型在当今社会，心理健康问题已成为一个备受关注的焦点。
随着大数据技术的日益发展和应用，我们可以利用大数据分析和模型来深入研究心理健康问题，为解决这一问题提供更有效的策略。
一、大数据在心理健康问题中的应用随着互联网和智能设备的普及，人们在日常生活中产生了大量的数据。
这些数据包含着个体的行为、情绪、社交关系等信息，可以为研究心理健康问题提供重要的线索。
通过采集和分析这些大数据，我们可以了解人们在不同情境下的心理状态，并识别心理问题的发生和发展规律。
例如，通过分析社交媒体平台上的言论和情感表达，我们可以了解人们对不同事件的情绪反应，进而判断他们的心理健康状况。
利用大数据分析，我们可以追踪和预测心理健康问题的发展趋势，及时采取相应的干预措施。
二、大数据分析在心理问题研究中的挑战然而，大数据分析在心理问题研究中也面临着一些挑战。
首先，数据的质量和隐私问题是一个重要考量因素。
在收集和使用数据时，我们需要保护个体的隐私权，同时确保数据的可靠性和准确性。
其次，对大数据进行分析需要强大的计算能力和专业的技术支持。
大数据集中存储着庞大的信息量，对于数据的提取、清洗和分析都需要高效的算法和工具。
三、心理健康问题的大数据模型为了更好地分析和研究心理健康问题，大数据模型在其中发挥了重要作用。
大数据模型可以帮助我们挖掘数据中的潜在关系，发现心理健康问题的影响因素，并预测心理健康问题的发展趋势。
常见的大数据模型包括机器学习、数据挖掘和人工智能等。
通过这些模型，我们可以建立心理健康问题的预测模型，为医疗机构和个体提供精准的干预方案。
四、大数据分析与模型在心理健康管理中的应用大数据分析和模型在心理健康管理中有着广泛的应用前景。
首先，通过对大数据的分析，可以帮助医疗机构和政府部门了解心理健康问题的分布情况和趋势变化，从而有针对性地制定政策和资源配置。
其次，大数据分析和模型可以为个体提供个性化的心理健康服务。