目前,高血压高风险人群的早期筛查主要通过高血压风险评估模型来实现,但现有的高血压风险评估模型存在预测变量收集复杂、预测能力有限及可解释性差等问题,限制了模型的普及应用。为此,智能所运动促进健康团队基于易获得的生活方式信息和人体测量学信息,采用单变量逻辑回归分析和优化的随机森林相结合方法,构建新型高血压风险评估模型。...
随着SRF的发展,多变量Cox回归分析结果显示,IL-6和HBP的升高均为不良结局的独立预测因子。这使得我们假设两者提供了不同的信息,应该整合到一个预测模型中。数据显示,IL-6和HBP浓度均升高的患者距死亡时间则更短(图3C)。Cox回归分析显示入院时HBP>35 ng/mL和IL-6>30pg/mL是28天死亡率的独立危险因素。...
表5.12 拟合模型a.预测项:含水率;b.预测项:含水率,TOC。模型1表示只有含水率引入时的回归情况,模型2表示引入含水率的同时再次引入TOC的回归情况。表5.13 方差分析a.预测项:含水率;b.预测项:含水率,TOC;c.因变量:总有机氯。表5.14 系数检验a.因变量:总有机氯。...
(2)多变量数学分析方法可以将一组样品已知的浓度或性质值同测量的光谱联系起来。经过计算得到的多变量校正模型就可以用来分析未知样品的谱图,估计它们的浓度或性质值。(3)多元线性回归(MLR),主成分回归(PCR),和偏最小二乘法(PLS)是常用的建立校准模型的数学方法。...
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