分类树中QUEST算法与多水平logistic模型的联合应用与比较

• 作者: 吴擢春 张文彤
• 来源期刊: 中国卫生统计
• 学科: 医学
• 关键词: 分类树 QUEST算法 多水平logistic模型 产前检查
• 年，卷（期）: 2004,（1）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 28-30,35
• 页数: 4页
• 分类号: R19
• 字数: 3935字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-3674.2004.01.008

摘要

目的探讨分类树中的QUEST算法和多水平logistic模型联合应用于分析层次资料的可行性.方法首先介绍模型的原理,据此提出联合应用的具体思路,然后采用分析实例进行深入探讨,并用预测准确率和ROC曲线对模型拟合效果加以比较.结果QUEST算法能非常准确地搜索出主要影响因素,并能更加深入地刻画因变量、自变量间的复杂联系,在此基础上再进行多水平logistic模型会更加高效、准确.结论QUEST算法和多水平logistic模型各有优势,将它们联合用于层次资料的分析将更能保证分析的正确性和完善性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张文彤	复旦大学公共卫生学院卫生统计与社会医学教研室	27	373	10.0	19.0
2	吴擢春	复旦大学公共卫生学院卫生统计与社会医学教研室	83	951	18.0	25.0