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多指标可加模型及在医疗费用预测中的应用
1
作者
潘青
赵晓兵
《应用概率统计》
CSCD
北大核心
2022年第1期43-52,共10页
对医疗费用的建模分析与合理预测是医疗保险费用厘定的基础与根本.医疗费用中的高维附加信息在长期预测中具有重要作用.然而,传统的统计建模方法不适用于处理高维纵向数据下的医疗费用.本文提出部分线性多指标可加模型,对具有高维特征...
对医疗费用的建模分析与合理预测是医疗保险费用厘定的基础与根本.医疗费用中的高维附加信息在长期预测中具有重要作用.然而,传统的统计建模方法不适用于处理高维纵向数据下的医疗费用.本文提出部分线性多指标可加模型,对具有高维特征的纵向医疗费用数据进行拟合与预测,并且使用两种不同的降维估计方法进行模型估计,并将该模型应用于一组含高维协变量的纵向医疗费用数据中进行实例分析.结果表明该模型以及两种不同的降维方法均对纵向医疗费用进行了很好的拟合.
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关键词
部分线性多指标可加模型
纵向医疗费用
部分充分降维
最小平均方差估计
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职称材料
题名
多指标可加模型及在医疗费用预测中的应用
1
作者
潘青
赵晓兵
机构
浙江财经大学数据科学学院
出处
《应用概率统计》
CSCD
北大核心
2022年第1期43-52,共10页
基金
国家自然科学基金项目(批准号:11271317)
浙江省自然科学基金项目(批准号:LY16A010007)
浙江省一流学科A类(浙江财经大学统计学)(项目编号:Z0111120010/010)资助.
文摘
对医疗费用的建模分析与合理预测是医疗保险费用厘定的基础与根本.医疗费用中的高维附加信息在长期预测中具有重要作用.然而,传统的统计建模方法不适用于处理高维纵向数据下的医疗费用.本文提出部分线性多指标可加模型,对具有高维特征的纵向医疗费用数据进行拟合与预测,并且使用两种不同的降维估计方法进行模型估计,并将该模型应用于一组含高维协变量的纵向医疗费用数据中进行实例分析.结果表明该模型以及两种不同的降维方法均对纵向医疗费用进行了很好的拟合.
关键词
部分线性多指标可加模型
纵向医疗费用
部分充分降维
最小平均方差估计
Keywords
partial linear multi-indicator additive model
longitudinal medical costs
partial sufficient dimension reduction
minimum average variance estimation
分类号
O212.1 [理学—概率论与数理统计]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多指标可加模型及在医疗费用预测中的应用
潘青
赵晓兵
《应用概率统计》
CSCD
北大核心
2022
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