【摘 要】
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该研究探讨了非独立数据的统计分析方法,并给出了相应的流程框架,主要工作表现 在以下几个方面:(1)探讨了非独立数据的特征,给出了几种常见的非独立数据的协方差矩阵结构表达
【出 处】
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华西医科大学 四川大学华西医学中心 四川大学
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该研究探讨了非独立数据的统计分析方法,并给出了相应的流程框架,主要工作表现 在以下几个方面:(1)探讨了非独立数据的特征,给出了几种常见的非独立数据的协方差矩阵结构表达,提出了借助迭代法用以广义最小二乘法来分析非独立数据的统计思路;(2)导出 了在不同连接函数的多水平广义线性模型(包括随机线性模型)下不同分布资料的内部相关系数公式;(3)探讨了MCMC方法在非独立数据分析中的应用;(4)当感兴趣的统计量的分布较复杂或不清楚时,可用Bootstrap方法来估计其标准误和置信区间,但非独立数据的参数Bootstrap法与非参数Bootstrap法的结果可能不一致;(5)探讨了非独立试验设计的检验效能和样本含量估计,建立了在相同检验效能条件下重复采样资料(非独立样本)与单一测量资料(独 立样本)间样本含量的关系式,讨论了重复采样设计与独立采样设计间成本-效益的关系; (6)从非独立数据分析的角度,用多水平统计模型评价多中心临床药物交叉试验资料,可合 理得到中心效应、药物处理效应、试验顺序效应和试验阶段效应等;并探讨了医疗保险的损失分布模型和有关精算方法.
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