分类与回归树——一种适用于临床研究的统计分析方法

• 作者: 赵一鸣
• 来源期刊: 北京大学学报医学版
• 关键词: 临床研究 分类法 回归分析,统计学
• 年，卷（期）: 2001,（6）
• 所属期刊栏目: 技术方法
• 页码范围: 562-565
• 页数: 4页
• 分类号: R4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1671-167X.2001.06.020

摘要

介绍分类与回归树(classification and r egression trees, CART)的发展历史、结构、组成和特点.CART包括分类树和回归树两部分,分类树的结果变量是分类变量,回归树的结果变量是连续变量.CART是一种树型结构,由树结和连线组成, 在末端的树结又称为终止结.CART可分析同质性较差的数据,采用替代变量的方法解决缺失数据问题,不要求数据的分布,可同时利用各种类型的数据.CART的树型结构与临床思维十分接近,有利于CART在临床研究中的应用. CART可用于临床研究数据分析,其应用范围有待于不断扩展.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵一鸣	北京大学第三医院临床流行病学研究中心	189	1294	20.0	28.0