決策樹及隨機(jī)效應(yīng)模型-資料下載頁
2025-01-13 19:35本頁面
【正文】 況不容樂觀，各種慢性病患病率較高，是今后開展健康管理的重點(diǎn)群體 logistic 回歸是分類數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的一種重要方法，流行病學(xué)上常用于研究疾病與致病因子間的聯(lián)系，以疾病發(fā)生與否為應(yīng)變量，影響疾病發(fā)生的因子為自變量，估計(jì)各因子的相對(duì)危險(xiǎn)度或比數(shù)比。 決策樹是一種 非線性的判別分析的方法 ，是一種類似于流程圖的結(jié)構(gòu)圖，其中，每個(gè)內(nèi)部節(jié)點(diǎn) ( 非樹節(jié)點(diǎn) )表示在一個(gè)屬性上的測(cè)試，每個(gè)分支代表一個(gè)測(cè)試輸出，而每個(gè)樹葉節(jié)點(diǎn) ( 或終結(jié)點(diǎn) ) 存放一個(gè)類標(biāo)號(hào)。 本研究應(yīng)用 enterprise miner 建立 logistic 回歸模型和決策樹模型對(duì)公務(wù)員健康狀況的預(yù)測(cè)性能進(jìn)行比較分析 決策樹模型方法能產(chǎn)生一些可以理解的規(guī)則 決策樹及隨機(jī)效應(yīng)模型 線性隨機(jī)效應(yīng)混合模型的一般公式 , 1 , 2 , ... .i i i i i iy x Z b i N??? ? ? ?固定效應(yīng) 隨機(jī)效應(yīng) 如果固定效應(yīng)不一定是線性的，而又無法寫出非線性關(guān)系的分析表達(dá)式，則可以用決策樹來取代那固定的線性部分。 其公式為 1 2 3( , , , ...... ) , 1 , 2 , ... .i p i i iy f X X X X Z b i N?? ? ? ?其中， yi為 ni* r,xi為 ni*p,Zi為 ni*q,bi為 q*r, 為 ni*r i?123( 0 , ) , i ( 0 , ) , b..qbbbNNb???????????????????????i對(duì) 于 所 有 的 , 而 且 獨(dú) 立 于“決策樹及隨機(jī)效應(yīng)模型”，使得建模的靈活性大大增加。 所用程序包： REEMtree P97頁 w=(,=9) w$week=fator(w$week)。w=(w) library(REEMtree) aREEMtree(hamd~week,data=w,random=~week|id) print(a)。plot(a) 程序運(yùn)行結(jié)果，將給出決策樹的細(xì)節(jié) 及隨機(jī)部分的有關(guān)協(xié)方差和方差。 謝謝！
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