【摘 要】
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在临床决策模型的建立过程中,结局事件相关特征变量的选择在很大程度上会影响模型的最终效能.在以往研究中,多使用logistic回归对纳入的特征变量进行筛选.在筛选过程中通常使用的方法为逐步选择法,该法按照选入变量的顺序不同分为前进法、后退法和逐步回归法.BMA即可直接用于危险因素的筛选，也可用于建模前的特征选择。其充分考虑到了特征变量所构成的模型空间中的每一个模型的后验概率。相比按照阂值α“一刀切”
【机 构】
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中国医科大学医学信息学院 中国医科大学附属盛京医院
【出 处】
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中华医学会第二十三次全国医学信息学术会议
论文部分内容阅读
在临床决策模型的建立过程中,结局事件相关特征变量的选择在很大程度上会影响模型的最终效能.在以往研究中,多使用logistic回归对纳入的特征变量进行筛选.在筛选过程中通常使用的方法为逐步选择法,该法按照选入变量的顺序不同分为前进法、后退法和逐步回归法.BMA即可直接用于危险因素的筛选，也可用于建模前的特征选择。其充分考虑到了特征变量所构成的模型空间中的每一个模型的后验概率。相比按照阂值α“一刀切”的其他统计学方法，BMA可以提供每一个模型中每一个变量的后验概率，结果信息量更大并且更为精确。同时BMA应用的范围也很广，可用于线性回归、广义线性回归和生存分析等。随着研究的深入，BMA的用途会越来越多，发展前景也会越来越好。
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