主题:【第六届原创】药物临床分析中可线性化的非线性模型回归应用

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童话仙子
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药物临床分析中可线性化的非线性模型回归应用



药物临床分析数据统计分析是一项科学严肃的工作,在实际过程中常常会遇到许多问题,如在设计阶段常出现的问题有未严格执行随机化分组,盲法被破坏,试验对象人入组排除标准未严格执行;在数据管理和质量控制阶段常出现的问题有对数据集划分不当,重要数据缺失,数据前后不一致,各中心数据测量标准不同;在数据统计分析阶段常出现的问题有对数据未进行标准化,对数据分布未进行描述,统计描述过于简单,当基线不均和中心差别较大时未进行分析,统计分析方法选择不当等问题。

在现实分析中,都习惯用线性回归作为基础,然而,在实际应用中,非线性回归模型要比线性回归模型更能充分地表达变量间的关系。对于非线性的回归,也可以用一个反应变量(y)与自变量(x)间可能的关系表达。利用第五届原创大赛,俺对非线性回归做个简要描述,顺便寻找在这方面应用熟悉的专家和老师,俺想请教一堆问题,(*^__^*) 嘻嘻……。

1、可线性化的非线性模型(内在线性模型)




1.1、可线性化的非线性模型的应用

可线性化的非线性模型拟合通常可以这样去做a、散点图,选择函数类型;b、相应的变量变换;c、采用“OLS ”法求模型的参数估计值;d、拟合多个相近的模型,通过对各个模型的拟合优度评价挑选较为合适的模型。

例1:某药物临床分析基地用已知浓度的免疫球蛋白X(IgA, μg/ml)作火箭电泳, 测得火箭高度Y(mm)和试拟合Y关于X的两个回归方程如下所示。
                  图2

                  图3

                    图4

例2:药物临床分析基地为了研究某药品抑制肾上腺素释放的效应,选取10个给药物剂量水平,每种药物剂量水平上重复5次试验,观测结果和不同回归模型描述该药品剂量与反应的规律如下。



1.2、应变量的非线性变换

例3:有15名病人的住院天数X与预后指数Y数据如下表。试做回归分析。
                          图6

                          图7


2、总结

在药物临床分析中若曲线拟合中只涉及到对自变量x进行变换,则以变换后的数据用OLS法求解模型的参数估计与模型评价即可;若曲线拟合中是对因变量Y进行变换,则应尽量采用统计软件直接来完成非线性拟合,而不用变换后的数据以OLS法求解模型的参数估计值。
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原文由 会飞的猪猪(dyn1985) 发表:
看不懂,莫有研究过的东东

(*^__^*) 嘻嘻……,比较抽象了的
xiaowang268
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非线性拟合有很多种,相当麻烦,平时我做食品都用的直线型,对于这个还是门外汉
dooby
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xmqhp
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这个比较专业一点,也并不难的.主要是对临床数据的分析,要用到一些数学的模型而已.其中线性模型(一次方程)是最简单的.难道变换一下,用二次方程、导数方程的曲线方法,就接受、理解不了啦?
请大家好好学学呀,也不难的.
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