不同MMSE评分下阿尔兹海默病发病风险因素的贝叶斯分位数回归联合模型分析

目的:探讨校正简易精神状态检查(MMSE)评分轨迹后的阿尔兹海默病(AD)发病风险影响因素,阐明不同MMSE评分人群AD发病的风险因素。方法:基于AD神经成像计划数据库收集2005—2016年的随访数据,经筛选后最终纳入425名随访者的随访数据,采用LASSO方法对变量进行筛选;采用贝叶斯分位数回归模型分析MMSE评分在不同分位数上的影响因素,采用Cox模型和贝叶斯分位数回归联合模型方法分析影响AD发病的主要风险因素。结果:经筛选后,纳入的变量包括白蛋白、总胆固醇和血糖浓度等10个变量。贝叶斯分位数回归联合模型的纵向子模型分析,在MMSE评分的不同分位数处,影响MMSE评分轨迹变化的因素相同,均为白蛋白、血糖浓度、年龄、性别、载脂蛋白E4 (APOE4)基因、种族和教育评分。联合模型的Cox回归子模型分析,种族和APOE4基因在所有分位数上均对AD发病有影响,其中APOE4基因在4个分位数上的风险比分别为2.188 (95%CI:1.775,2.620)、1.751 (95%CI:1.422,2.042)、1.706 (95%CI:1.391,2.102)和2.056 (95%CI:1.439,3.206)。总胆固醇水平和家族史仅在部分分位数上对AD发病有影响。结论:不同MMSE评分分布的人群,AD发病的风险因素不同,影响程度也有差异。有APOE4基因和白种人在不同分位数上均是AD发病的风险因素,总胆固醇水平和家族史仅在部分分位数上是AD发病的风险因素。

用AMMI模型分析作物区域试验中的地点鉴别力

为了比较不同试验点在区域试验中鉴别力的大小 ,提出了AMMI模型中地点得分向量长度的衡量方法 ,并与传统联合线性回归模型中的斜率进行了比较。以 1995— 1996和 1997— 2 0 0 0年度黄淮南片春水组小麦区域试验 4年的产量数据为例进行了地点鉴别力分析。结果表明 ,AMMI模型比联合线性回归模型能更好地解释基因型与环境互作效应 ;多年间地点鉴别力参数的可重复性分析表明 ,AMMI模型中地点的得分向量长度比联合线性回归模型中斜率的可重复性程度更高 ,因此AMMI模型中地点得分向量长度可作为地点鉴别力的一个指标 ,也可以将其作为取舍试验地点的标准之一。

基于阿基米德Copula回归模型双计数数据新药安全性有效性评价

目的:研究新药安全性指标和有效性指标为计数数据以及相关条件下的联合评价及剂量选择问题。方法:基于阿基米德Copula性质建立了双计数数据联合评价模型,并提出了联合概率法进行剂量选择。结果与结论:阿基米德Copula具有良好的效果。首先,可以方便地刻画变量间相关性。另外,安全性和有效性回归模型参数具有明显生理学意义。同时,阿基米德Copula对概率分布没有任何限制。模拟结果表明,阿基米德Copula联合模型可以很好地刻画具有相关性安全性有效性指标,同时选择最优给药剂量。

基于混频回归类模型对中国季度GDP的预报方法研究

根据混频数据计量经济模型的建模理论和分析技术,本文构建了中国季度GDP 5种不同权重函数的混频数据回归预测模型(MIDAS)和非限制MIDAS模型。结合传统分布滞后模型推导出MIDAS模型的最小二乘识别方法,并在此基础上对中国季度GDP进行短期预报,分析了高频解释变量滞后阶数变化效应及其对低频变量GDP的影响效应。根据6种模型拟合及预测结果,进一步构建混频回归联合预测模型,并考察了混频回归联合预测模型的预测精度及预测效果。研究结果表明:非限制混频数据回归预测模型的预测精度及拟合效果高于5种不同权重MIDAS模型,以BIC为权重构建的混频联合预测模型在对我国季度GDP短期预报时表现最优。

非农产业的农村劳动者人数对农民收入的影响——基于Panel Data的分析

农民问题是关系到国家稳定与发展的重大问题。而农民增收问题又是重中之重。实践表明,农村劳动力的非农化是增加农民收入的根本途径。本文运用2000～2004年全国31个省份的农民纯收入总量与从事非农产业的农村劳动者人数的面板数据,建立联合回归模型,验证了非农产业的农村劳动者人数对农民纯收入总量的显著影响。

The nonparametric estimation of long memory spatio-temporal random field models

This paper considers the local linear estimation of a multivariate regression function and its derivatives for a stationary long memory(long range dependent) nonparametric spatio-temporal regression model.Under some mild regularity assumptions, the pointwise strong convergence, the uniform weak consistency with convergence rates and the joint asymptotic distribution of the estimators are established. A simulation study is carried out to illustrate the performance of the proposed estimators.