协变量

摘要： 在探索推进增值评价的大背景下,如何充分利用日趋庞大的增值评价数据库,选择适宜的协变量是当前面临的一个重要议题。以多层线性模型为基础构建增值评价模型,将多个相同学科前测分数作为协变量纳入增值模型中,比较其与单个前测分数模型结果的差异。结果显示:相较于1个前测分数,多个前测分数作为协变量能大幅提升增值模型的拟合度和解释率;当模型包含2~3个前测分数协变量时,能有效降低增值得分的标准误,获得更为精确的增值得分估计,降低增值得分置信区间包含“0”的百分比;纳入多个前测分数作为协变量对不同学科的影响差异较大。基于研究结果,协变量的选取要考虑3方面因素:一是可靠性,二是解释性,三是丰富性与简洁性权衡。

摘要： [目的]了解注射用灯盏花素在真实世界中治疗冠状动脉粥样硬化性心脏病(冠心病)的实际疗效。[方法]收集2002年1月至2015年12月全国37家三级甲等医院信息系统(hospital information system,HIS)中所有联合使用注射用灯盏花素和未联合使用注射用灯盏花素的冠心病病例,根据性别、年龄、入院病情进行1:1匹配后,灯盏花素组和对照组各3837例,采用广义增强模型(generalized boosted models,GBM)倾向评分加权法及3种Logistic回归方法(单因素Logistic回归、不带协变量的倾向性评分加权Logistic回归、带协变量的倾向性评分加权Logistic回归)对两组数据进行分析,比较两组间的疗效差异。[结果]单因素Logistic回归表明两组治疗结果差异有统计学意义(r=-1.1766,P<0.001);使用GBM倾向评分对两组个体进行加权处理后,进行Logistic回归分析,表明两组治疗结果差异有统计学意义(r=-0.8398,P<0.001);将对处理分配影响程度不同的各协变量纳入到模型中,进行倾向评分加权后再次进行Logistic回归分析,提示两组治疗结果差异有统计学意义(r=-1.0833,P<0.001)。[结论]基于数据统计分析发现,注射用灯盏花素在真实世界中治疗冠心病真实有效。

摘要： 目的探讨拉莫三嗪在不同群体中的群体药动学特征及其影响因素,为建立更精准的群体药动学模型提供参考。方法系统检索PubMed、Embase、Web of Science、Science Direct及Cochrane Library数据库中采用非线性混合效应模型(NONMEM)法在人体内进行的拉莫三嗪群体药动学的研究,时间为1995年1月—2021年7月。结果共纳入研究20项,其中17项研究将拉莫三嗪的药动学特征描述为一室模型结构。伴随抗癫痫药物、体质量和基因多态性被认为是影响拉莫三嗪清除的3个最常见显著协变量,其他显著协变量研究较少。结论在建立新的拉莫三嗪群体药动学模型时,应考虑合用其他抗癫痫药物、体质量、基因型等重要协变量因素;对于妊娠妇女等特殊人群,应纳入特殊人群的生理病理特征作为协变量因素,同时进行内部验证和外部验证增加模型的普适性。

摘要： 本文目的是介绍因果中介效应分析中3类变量水平的设定方法以及采用SAS实现分层条件下的计算方法。3类变量水平的设定是指处理变量、中介变量和协变量水平的设定,还可以为两个变量设定特定的水平组合。本文通过一个实例,借助proc causualmed过程中的evaluate语句实现基于不同变量分层的因果中介效应分析,并对输出结果进行解释。

摘要： 提出了一种基于协变量自适应的车辆能量管理控制策略,其目标是实时改善燃油经济性.协变量自适应的原则和目标是发动机工作高效,即发动机高效区间对协变量进行选择.策略分为三步实现:首先,预测未来道路需求能量,将其简化为需求能量级别的预测,建立一个模糊控制器对车辆需求能量进行分级.然后,利用预测的需求能量级别调整高效区间范围,同时调整所设计的SOC软约束范围.最后,在SOC软约束范围内,协变量依据高效原则自适应调整,否则协变量由SOC来调整.轻混车辆仿真平台计算结果表明,此方法无论是在优化动力分配上还是控制SOC范围上都表现出良好的效果.

摘要： 运用随机系数回归模型对设备的退化过程进行建模,基于加速失效时间模型在退化过程分析中加入协变量的影响,并在模型中考虑产品质量问题.?运用更新回报定理建立状态监测维修和经济生产批量的整合费用模型.优化分析整合费用模型,可以得到决策变量的最优值.?通过数值案例分析,得到设备运行状态最优的预防性维修阈值、最优经济生产批量.?结果表明,随着协变量的逐渐增加,最优生产批量逐渐减小,最优预防性维修阈值没有变化.?通过敏感性分析进一步说明模型相关参数对最优解的影响.

摘要： 衰老伴随着认知能力的下降,早在45岁的时候就很明显了。之前的研究发现,生活方式的变化可能会影响衰老的过程。本研究探讨了可改变的生活方式与认知之间的关系。数据来自世界卫生组织的全球老龄化和成人健康研究(SAGE),这是一项对50岁或50岁以上成年人的纵向研究。本研究的数据来自中国上海。生活方式影响因素包括水果和蔬菜摄入量、体育活动、体重指数和腰臀比。认知功能通过即时语言回忆,延迟语言回忆,前后数字广度和语言流畅性来评估。协变量包括年龄、性别、教育程度、烟草滥用、酒精消耗和自述的慢性健康状况。研究对象为5,711名年龄在50岁至95岁之间的成年人,基线数据的平均年龄为62.29岁。蔬菜和水果摄入量的增加与所有认知领域得分的提高呈正相关(P<0.01)。

摘要： 当前气温插值方法多将高程、经纬度等作为影响因素,无法解决风向、风速对气温空间分布的影响问题。该文提出一种顾及风向和风速的气温空间插值方法:1)根据气象观测站点的风向、风速数据进行插值,生成连续的风场表面;2)基于该风场数据利用高斯扩散模型构建成本表面;3)利用Dijkstra最短路径算法计算观测点与待求点的累计移动成本最短路径(SPOCMC);4)将SPOCMC作为协变量进行薄盘光滑样条插值以实现气温插值。为验证该方法的有效性和可靠性,选取山东省109个气象观测点样本数据,以SPOCMC、DEM和SPOCMC-DEM分别作为协变量对气温数据进行薄盘光滑样条插值,结果显示:SPOCMC-DEM法的MAE和RMSE均值(分别为0.517、0.779)略低于SPOCMC法(0.583、1.016),显著低于DEM法(0.809、1.231),表明添加SPOCMC作为协变量可有效提高气温空间插值的准确性。在江苏省与贵州省的插值实验结果证明了该方法的普适性。

摘要： 文章提出了一个含有多维协变量的混合隶属度随机块模型的社区发现方法。首先使用基于变量选择的变分EM算法去实现模型的参数估计,然后通过数值模拟来评估所提出模型和估计方法的优劣,最后通过一组Facebook的实际数据进行实证分析。通过模拟和实例分析发现,含有协变量的混合隶属度随机块模型的社区发现效果要优于不含协变量的混合隶属度随机块模型的社区发现效果。

摘要： 比较效应研究(comparative effectiveness research,CER)作为随机对照研究(randomized control trial,RCT)的进一步补充,逐渐应用于中医药临床评价中,而登记研究(Registry Study,RS)是CER最为提倡的研究方法,其数据来源主要基于临床登记资料.RS最主要的一个缺陷在于混杂因素过多导致组间基线资料无法可比,从而影响结论的真实性以及进一步的推广.倾向得分匹配(propensity score matching,PSM)通过倾向得分(表示多个协变量共同作用的结果)可以调整处理组和对照组间的协变量均衡性,达到控制偏倚的目的.PSM主要分三步:第一步,选择影响干预参与和结果的变量,利用logit或者probit模型来估计倾向得分;第二步,选择合适的匹配算法进行匹配;第三步,进行平衡性检验检查匹配效果.协变量的确定以及匹配算法精度的选择,对于匹配前后样本量的改变有至关重要的影响.协变量数量过多以及匹配精度过严,虽然能提高均衡性,但是同时样本量也随之减少、样本的代表性作用减弱.本研究将从统计学层面以及通过一个具体的实例全面介绍PSM在RS中的应用,探讨协变量以及匹配算法精度选取的原则,为后续更多的中医药登记研究提供参考.

摘要： 在实际应用中,很多领域如医学、生物学、可靠性工程学、经济学等,由于周期性观察等因素,经常会碰到区间删失数据。例如在问卷抽样调查中,我们通常无法得知被调查者每月收入的准确数值,往往只知道收入大概落在某个区间范围内。又如在医学研究中,病人确切的得病时间都是未知的,只是通过定期检查,上一次时间Tij检查时未被确诊,下一次时间Tij+1检查时被确诊得了某种疾病,那么病人的得病时间应该在区间(Tij,Tij+1)内。

摘要： 本文采用协方差分析方法，选取生育率为试验指标，人均GDP为协变量，分别来衡量人口迁入地与迁出地的生育水平和经济发展水平，利用2005年的省级数据，分析迁入地、迁出地之间生育率的差异，并找出差异产生的主要原因。通过直接对生育率进行方差分析可得，迁入地的生育率显著低于迁出地，在用协方差分析方法消除人均GDP对生育率的影响之后，迁入地与迁出地的生育率的差异不再显著，由此可以得出，造成迁入地生育率显著低于迁出地的主要因素是经济发展水平。采用协方差分析法比直接依据生育率来分析迁入地与迁出地生育水平的差异的方差分析法得出了更真实的结果，并且能够找出差异存在的真实原因。所以，当协变量的作用较明显，且数据资料满足协方差分析条件时，使用协方差分析法便能有效地剔除协变量的影响，使得结论更准确。

摘要： 目前国内外关于消费金额的模型研究相当缺乏,以往Gamma-Gamma随机模型虽然能够比较好地拟合数据,却没有引入管理者关心的营销决策变量和消费者特征变量,也没有注意到光顾次数和消费金额的关系.本文讨论了前人Gamma-Gamma模型中光顾次数与消费金额的关系,并在此基础上引入了协变量,将消费次数、消费者特征变量和营销决策变量都引入到模型中,改进了消费金额模型使之更适合管理实践.

摘要： 本发明公开了一种用于高通量检测中减少协变量对检测结果影响的分析方法，包括以下步骤：(1)收集含有待分析协变量信息的生物医学检测数据；(2)假设数据的协变量为C1，C2…Cn，自变量为V，因变量为Y，首先对V与C1，C2…Cn进行回归建模分析，计算出C1,C2…Cn所有取值的理论检测值；最后，根据自变量V在样本的中位值，假设为Xmedian，计算自变量V在C1，C2…Cn各个取值的绝对偏差，计为E，公式为Ec1c2…cn＝Xc1c2…cn‑Xmedian；(3)利用上述绝对偏差公式将要分析的检测数据，依照协变量C1，C2…Cn取值信息进行校正，得到矫正协变量C1，C2…Cn后的检测值。本发明方法可有效的在生物数据统计中减少如性别年龄等协变量对分析结果的影响，增加后续统计学运算方式选择范围。

摘要： 本发明提供了一种基于非结构化医疗文本提取疾病预后协变量的结构化数据的方法、系统、智能终端和计算机可读存储介质。本申请的方法在数据处理的不同阶段，均采用了效果最好的模型进行数据提取，提高了数据库构建的准确率。采用上述技术方案后，仅需输入协变量的名称即可完成结构化数据的提取。从不可直接用于统计分析的中文医疗文本中提取出可用于统计分析的结构化数据库，帮助临床医生从病历文本中发现潜在的疾病预后影响因素。不仅免除人工提取协变量的过程，还具有较好的兼容移植性，可在各类平台上方便嵌套、开发和维护。

摘要： 本发明公开的最优着陆轨迹设计的协变量初值确定方法，属于深空探测领域。本发明实现方法如下：建立小天体固联坐标系并建立相应的探测器着陆动力学方程；将小天体最优着陆轨迹设计问题转化为最优控制问题及相应两点边值问题，定义为问题1；对问题1进行近似，将对问题1近似后的问题定义为问题2；求解问题2中协变量初始时刻值λr2(t0),λv2(t0)，以问题2的协变量初始时刻值λr2(t0),λv2(t0)作为问题1的协变量初始时刻值λr1(t0),λv1(t0)的迭代初值设置，并由问题1的协变量初始时刻值λr1(t0),λv1(t0)的迭代初值设置λr2(t0),λv2(t0)确定问题1的协变量初始时刻值λm1(t0)的迭代初值设置，即为最优着陆轨迹设计的协变量初始时刻值的迭代初值设置。本发明能够避免由于初值设置不当而造成相应的两点边值问题不易求解的缺陷。

摘要： 本申请涉及一种基于协变量的Kubernetes资源调度优化方法、存储介质及设备，方法包括：选用预选策略对节点过滤；采集过滤出的节点的指标时序数据，分析容器任务的通用卷积神经网络，得到分析数据，将分析数据输入CNN执行时间及性能消耗预测模型，得到待调度任务的预计执行时间、预计性能；将得到的指标时序数据、预计执行时间、预计性能输入给预测模型进行训练；根据预测模型得出结果对节点打分，将容器任务调度到得分最高的Node节点上完成任务调度。本申请通过将集群节点性能指标时序数据、待调度任务的预计执行时间、预计性能消耗传入预测模型进行训练，预测未来一段时间内最适合的调度目标节点，实现对节点进行动态分析，提高了Kubernetes集群的资源利用率。

摘要： 本发明提供一种基于样条回归的温度‑转速协变量模型构建与评价方法，通过如下步骤实现：一，协变量分布可视化；二，协变量分段节点数目确定；三，协变量分段节点分布确定；四，建立样条基函数；五，基于样条回归函数，建立协变量模型：六，建立协变量模型评价指标；本发明提出的非参数协变量模型构建方法可处理非均匀协变量数据，有助于提高模型精度，也可拓展应用于其他时变工况情形；计算简单，可执行性强，具有广阔的推广应用价值。

摘要： 本发明提供了一种基于非结构化医疗文本提取疾病预后协变量的结构化数据的方法、系统、智能终端和计算机可读存储介质。本申请的方法在数据处理的不同阶段，均采用了效果最好的模型进行数据提取，提高了数据库构建的准确率。采用上述技术方案后，仅需输入协变量的名称即可完成结构化数据的提取。从不可直接用于统计分析的中文医疗文本中提取出可用于统计分析的结构化数据库，帮助临床医生从病历文本中发现潜在的疾病预后影响因素。不仅免除人工提取协变量的过程，还具有较好的兼容移植性，可在各类平台上方便嵌套、开发和维护。

摘要： 本发明公开了一种基于网格化协变量因素的患病风险等级评估方法，用来量化评估网格内疾病发生的相对风险等级。本发明首先将研究区域进行网格化处理并标记；其次进行参数提取，确定空间结构化效应项、空间非结构随机效应项、网格中对患病有影响的协变量因素项、研究区域的平均相对风险的参数，构建模型；然后假设模型参数的先验分布；对参数的后验分布进行计算，确定各网格的患病风险；最后进行风险值的范围划分，确定患病风险的等级。本发明提出了一种基于网格化协变量因素的患病风险等级评估的方法，通过空间网格化划分，充分考虑网格中影响疾病发病的协变量因素，能更好的评估研究区域内各网格间患病的相对风险等级。

摘要： 本发明公开了一种用于高通量检测中减少协变量对检测结果影响的分析方法，包括以下步骤：(1)收集含有待分析协变量信息的生物医学检测数据；(2)假设数据的协变量为C1，C2…Cn，自变量为V，因变量为Y，首先对V与C1，C2…Cn进行回归建模分析，计算出C1,C2…Cn所有取值的理论检测值；最后，根据自变量V在样本的中位值，假设为Xmedian，计算自变量V在C1，C2…Cn各个取值的绝对偏差，计为E，公式为Ec1c2…cn＝Xc1c2…cn‑Xmedian；(3)利用上述绝对偏差公式将要分析的检测数据，依照协变量C1，C2…Cn取值信息进行校正，得到矫正协变量C1，C2…Cn后的检测值。本发明方法可有效的在生物数据统计中减少如性别年龄等协变量对分析结果的影响，增加后续统计学运算方式选择范围。

摘要： 本发明公开的最优着陆轨迹设计的协变量初值确定方法，属于深空探测领域。本发明实现方法如下：建立小天体固联坐标系并建立相应的探测器着陆动力学方程；将小天体最优着陆轨迹设计问题转化为最优控制问题及相应两点边值问题，定义为问题1；对问题1进行近似，将对问题1近似后的问题定义为问题2；求解问题2中协变量初始时刻值λr2(t0),λv2(t0)，以问题2的协变量初始时刻值λr2(t0),λv2(t0)作为问题1的协变量初始时刻值λr1(t0),λv1(t0)的迭代初值设置，并由问题1的协变量初始时刻值λr1(t0),λv1(t0)的迭代初值设置λr2(t0),λv2(t0)确定问题1的协变量初始时刻值λm1(t0)的迭代初值设置，即为最优着陆轨迹设计的协变量初始时刻值的迭代初值设置。本发明能够避免由于初值设置不当而造成相应的两点边值问题不易求解的缺陷。

摘要： 本发明提供一种基于运行协变量分析的机床主轴备件预测方法，涉及数控机床技术领域。该方法首先提取数控机床主轴的历史故障数据以及影响零部件寿命的运行协变量相关因素，并使用比例风险模型建立设备零部件所需备件的可靠性模型；然后基于数据分析软件SPSS筛选协变量并确定最终的协变量的回归系数值；最后采用更新过程模型，计算不可修复的故障数据独立分布的零部件在特定时间段内的故障数量，进而得到零部件所需备件的预测数量。本发明提供的基于运行协变量分析的机床主轴备件预测方法，提高了所需备件预测数据的准确性，降低了设备备件的存储量，从而大大减轻了企业的运营成本。