复杂模型的变量选择及其在流行病学中的应用

项目名称： 复杂模型的变量选择及其在流行病学中的应用

项目编号： No.10971007

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2010

项目学科： 数理科学和化学

项目作者： 张忠占

作者单位： 北京工业大学

项目金额： 25万元

中文摘要： 变量选择一直是统计学中的热门问题，对于数据分析有基本的重要性。本项目主要考虑复杂模型的变量选择和建模问题，其中一类重要的复杂模型是均值和分散度量（方差或散度）都与某些解释变量有关的多重回归模型。申请者的前期研究表明，目前以均值模型为主的变量选择方法的直观套用在很多场合会导致误解，而方差分析的思想与现代统计的理论相结合有助于理解这种模型中的各种数量关系，从而有利于协调均值和方差回归之间的关系。本项目拟在此基础上进一步探索，争取给出一些可行的办法。 本项目进行的另一个源动力来自于一个实际问题：孕妇妊娠高血压是一个复杂的病症，至今对于其发病的原因尚无定论。对于回顾性数据的初步分析表明，这些数据具有比较明显的异方差性，然而数据中包含大量的人口统计学变量、临床观察变量、家族病史变量等，需要从统计分析和医学角度对于预后变量进行甄别和选择，从而获得有助于临床诊断的统计学依据。

中文关键词： 变量选择；多重回归模型；异方差；回顾性研究；

英文摘要：

英文关键词： variable selection；joint regression model；heteroscedasticity；retrospective study；