中国股市理性预期的检验 被引量：22

1

作者 高峰 宋逢明 《经济研究》 CSSCI 北大核心 2003年第3期61-69,共9页

理性预期假设在经济金融研究中占据着十分重要的地位 ,但它是否真的与人们的决策行为相一致 ,仍然是并不十分清楚的问题。本文利用中国股市的调查数据 ,对机构的短期预期行为进行了直接的检验。由于数据的分类性质 ,我们发展了解释变量... 理性预期假设在经济金融研究中占据着十分重要的地位 ,但它是否真的与人们的决策行为相一致 ,仍然是并不十分清楚的问题。本文利用中国股市的调查数据 ,对机构的短期预期行为进行了直接的检验。由于数据的分类性质 ,我们发展了解释变量包含离散数据的模型的估计方法。研究中我们没有找到支持理性预期假说的证据。文章对分类调查数据的检验给出了创新性的方法 ,文章的结论有助于人们对中国股民投资和预期行为的认识。 展开更多

关键词 中国 理性预期 隐变量模型 似然比检验 股票市场

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经济开放度的测算与国际比较 被引量：31

2

作者 吕志鹏 王红云 赵彦云 《国际贸易问题》 CSSCI 北大核心 2015年第1期14-24,共11页

随着经济全球化进程逐步加快,经济开放度的研究日趋重要。本文根据经济开放度的相关理论和研究成果,构建了相对合理的经济开放度指标评价体系。然后利用潜变量模型构建了一种经济开放度测算方法,该方法能有效地处理指标赋权问题和缺失... 随着经济全球化进程逐步加快,经济开放度的研究日趋重要。本文根据经济开放度的相关理论和研究成果,构建了相对合理的经济开放度指标评价体系。然后利用潜变量模型构建了一种经济开放度测算方法,该方法能有效地处理指标赋权问题和缺失数据问题。最后利用2004-2013年瑞士洛桑国际管理学院(IMD)发布的《世界竞争力年鉴》数据进行了实证研究,比较世界主要国家的经济开放度水平,同时对中国的经济开放度情况进行了简要分析。 展开更多

关键词 经济开放度 评价体系 潜变量模型

原文传递

应用潜变量回归在线补偿双直接进给轴热误差 被引量：9

3

作者 林献坤 王益涵 朱琳 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第2期430-437,共8页

为了提高直线电机驱动的双直接进给轴的运动精度,对该类进给轴的热误差进行了建模并研究了误差补偿方法。分析了双直接进给轴进给过程中热误差产生的原因及其补偿的复杂性,给出一种基于潜变量回归的双直接进给轴热误差在线补偿方法。该... 为了提高直线电机驱动的双直接进给轴的运动精度,对该类进给轴的热误差进行了建模并研究了误差补偿方法。分析了双直接进给轴进给过程中热误差产生的原因及其补偿的复杂性,给出一种基于潜变量回归的双直接进给轴热误差在线补偿方法。该方法应用激光干涉仪测量进给轴的热变形量,使用热电偶和红外测温仪测量进给轴关键点的温度变化;通过时间匹配变形和温度数据得到统计样本并建立基于潜变量回归的热误差识别模型。以模型的在线计算确定误差补偿量,给出了与数控系统兼容的补偿控制输出策略及补偿系统构建方案。在自构建的龙门双直线电机驱动进给轴平台上进行了在线补偿实验。结果表明:应用潜变量回归方法对双直接进给轴进行热误差补偿可使双直接进给轴的热误差减小75%。 展开更多

关键词 直线电机 直接进给轴 热误差 潜变量回归 在线补偿

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计量经济学中的潜变量模型:一个方法论角度的考察 被引量：9

4

作者 金玉国 《统计研究》 CSSCI 北大核心 2012年第9期80-87,共8页

20世纪中叶,因子分析和典型相关分析方法的发展完善,解决了潜变量的测度及其相关关系衡量问题,奠定了潜变量因果模型的方法论基础。此后,潜变量模型被引入到计量经济学研究领域,依次经历了共同结构范式模型、经典潜变量模型和非经典潜... 20世纪中叶,因子分析和典型相关分析方法的发展完善,解决了潜变量的测度及其相关关系衡量问题,奠定了潜变量因果模型的方法论基础。此后,潜变量模型被引入到计量经济学研究领域,依次经历了共同结构范式模型、经典潜变量模型和非经典潜变量模型三个阶段,逐步成为现代计量经济模型的重要组成部分。本文从方法论角度对计量经济学中的潜变量模型发展过程进行了全面考察,比较了各个阶段建模方法论的特征,归纳总结了其发展演化规律,并对下一步研究的重点领域进行了展望。 展开更多

关键词 计量经济学 潜变量模型 方法论

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基于贝叶斯网的评价数据分析和动态行为建模 被引量：8

5

作者 王飞 岳昆 +2 位作者 孙正宝 武浩 冯辉 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2017年第7期1488-1499,共12页

随着Web2.0的不断普及和电子商务应用的迅速发展,大规模的在线评价数据不断产生,使用户行为数据分析和用户行为建模成为可能,具有重要意义.考虑到用户评价数据和评价行为的动态性,提出以带有隐变量的贝叶斯网作为各属性间依赖关系及其... 随着Web2.0的不断普及和电子商务应用的迅速发展,大规模的在线评价数据不断产生,使用户行为数据分析和用户行为建模成为可能,具有重要意义.考虑到用户评价数据和评价行为的动态性,提出以带有隐变量的贝叶斯网作为各属性间依赖关系及其不确定性表示的基本框架,构建既能刻画用户评价数据中各属性间相互依赖的不确定性、也能描述用户行为动态性的评价行为模型.首先,以贝叶斯信息标准(BIC)分值作为模型与数据拟合度的度量标准,提出基于打分搜索方法来构建各时间片的隐变量模型,并给出基于期望最大(EM)算法的隐变量取值填充方法;其次,基于条件互信息和时序的不可逆性,提出了相邻时间片间隐变量模型的构建方法.建立在MovieLens数据集上的实验结果验证了提出的动态用户行为建模方法的高效性及有效性. 展开更多

关键词 用户评价数据 时序性 隐变量模型 贝叶斯网 动态行为建模

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隐变量模型及其在贝叶斯运营模态分析的应用

6

作者 朱伟 李宾宾 +1 位作者 谢炎龙 陈笑宇 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第9期1476-1484,共9页

贝叶斯FFT算法是运营模态分析的最新一代算法,以其准确性高、计算速度快、可有效进行不确定性度量等优点受到广泛关注。然而,现有贝叶斯FFT算法针对不同情况(稀疏模态、密集模态、多步测试等)需采用不同优化算法,且编程实现极为复杂。为... 贝叶斯FFT算法是运营模态分析的最新一代算法,以其准确性高、计算速度快、可有效进行不确定性度量等优点受到广泛关注。然而,现有贝叶斯FFT算法针对不同情况(稀疏模态、密集模态、多步测试等)需采用不同优化算法,且编程实现极为复杂。为此,本文旨在提出针对不同情况的贝叶斯FFT算法的统一框架,并实现模态参数的高效求解;视结构模态响应为隐变量,建立贝叶斯模态识别单步测试和多步测试的隐变量模型框架;针对提出的隐变量模型运用期望最大化算法实现各种情况下模态参数的统一贝叶斯推断,利用隐变量解耦模态参数优化过程,采用Louis等式间接求取似然函数的Hessian矩阵。通过两个实际工程测试案例,并与现有方法对比,验证所提方法的准确性和高效性。分析结果表明,本文所提算法与现有方法结果相同,但其推导简单、易编程,尤其对于密集模态识别问题具有明显的计算优势。本文为贝叶斯模态识别建立起统一的隐变量模型框架,在很大程度上简化原本繁琐且冗长的推导过程,提高计算效率,同时也为应用变分贝叶斯、吉布斯采样等算法求解贝叶斯模态识别问题提供了可能。 展开更多

关键词 运营模态分析 参数识别 隐变量模型 期望最大化 不确定性

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统计模型在基于QbD理念的药品研发与生产中的应用

7

作者 黄剑钧 吴秋焱 +3 位作者 夏明艳 李东勲 张国松 胡鹏翼 《今日药学》 CAS 2024年第9期713-720,共8页

应用质量源于设计(Quality by Design,QbD)理念进行药品研发和生产,核心是确立关键工艺参数、关键物料属性等输入变量与关键质量属性等输出变量之间的多维组合与相互关系,并建立设计空间和控制策略。这一过程需要数学模型的辅助,以统计... 应用质量源于设计(Quality by Design,QbD)理念进行药品研发和生产,核心是确立关键工艺参数、关键物料属性等输入变量与关键质量属性等输出变量之间的多维组合与相互关系,并建立设计空间和控制策略。这一过程需要数学模型的辅助,以统计模型的应用最广。文章综述了实验设计、潜变量模型、人工神经网络和支持向量机4种常用统计模型的基本原理及其在基于QbD理念的药品研发与生产中的应用,以期为后续研究者选择合适的模型来确定输入-输出变量间的关系提供参考。 展开更多

关键词 质量源于设计 实验设计 潜变量模型 人工神经网络 支持向量机

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基于贝叶斯网潜类模型的高维SNPs分析 被引量：3

8

作者 马靖 张韶凯 张岩波 《生物信息学》 2012年第2期120-124,共5页

采用贝叶斯(Bayesian)网的潜类模型对GAW17高维SNPs数据进行分析,为复杂性状疾病遗传以及基因定位等方面的研究提供新的方法支持。本研究从GAW17提供的包含697个个体22条常染色体的上万个SNP中,随机挑选出1号染色体上12个基因的29个SNP... 采用贝叶斯(Bayesian)网的潜类模型对GAW17高维SNPs数据进行分析,为复杂性状疾病遗传以及基因定位等方面的研究提供新的方法支持。本研究从GAW17提供的包含697个个体22条常染色体的上万个SNP中,随机挑选出1号染色体上12个基因的29个SNPs作为研究对象。按照累计信息贡献率达到95%的原则,应用贝叶斯网潜变量模型选出C1S11408,C1S3201,C1S1786等15个与X0互信息量大的SNPs位点来对研究人群进行分类与解释。结果表明697个个体总的被分为2个潜在类别,各类别的概率分别为0.68和0.32。对两类人群的疾病分布状况进行分析,结果表明二者不一致,第二个类别人群患病率(38.64%)明显高于第一个类别人群(25.99%)(χ2=11.46,P=0.001)。由此可见,两类人群疾病患病率的差别正是由选出的15个SNPs造成的,从而有理由认为这些SNPs为可疑致病位点,为进一步的研究提供明确的思路。 展开更多

关键词 贝叶斯网 潜变量模型 单核苷酸多态性 潜类分析

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面向用户偏好发现的隐变量模型构建与推理 被引量：3

9

作者 高艳 岳昆 +2 位作者 武浩 付晓东 刘惟一 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第2期360-366,共7页

电子商务应用中产生了大量用户评分数据,而这些数据中富含了用户观点和偏好信息,为了能够从这些数据中准确地推断出用户偏好,提出一种面向评分数据中用户偏好发现的隐变量模型(即含隐变量的贝叶斯网)构建和推理的方法。首先,针对评分数... 电子商务应用中产生了大量用户评分数据,而这些数据中富含了用户观点和偏好信息,为了能够从这些数据中准确地推断出用户偏好,提出一种面向评分数据中用户偏好发现的隐变量模型(即含隐变量的贝叶斯网)构建和推理的方法。首先,针对评分数据的稀疏性,使用带偏置的矩阵分解(BMF)模型对其进行填补;其次,用隐变量表示用户偏好,给出了基于互信息(MI)、最大半团和期望最大化(EM)算法的隐变量模型构建方法;最后,给出了基于Gibbs采样的隐变量模型概率推理和用户偏好发现方法。实验结果表明,与协同过滤的方法相比,该方法能有效地描述评分数据中相关属性之间的依赖关系及其不确定性,从而能够更准确地推断出用户偏好。 展开更多

关键词 用户偏好 评分数据 贝叶斯网 隐变量模型 概率推理 带偏置的矩阵分解

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基于无监督机器学习的网络流量分类研究综述 被引量：3

10

作者 王方玉 张建辉 +2 位作者 卜佑军 陈博 孙嘉 《信息工程大学学报》 2020年第6期705-710,共6页

面向海量数据的流量分类技术日趋重要,已成为网络资源调度、网络信息安全等领域的基础支撑技术。无监督机器学习因其无需手动标记流量数据,具有灵活、通用等特性,已成为网络流量分类研究者广泛使用的核心算法;但目前尚缺乏对相关研究成... 面向海量数据的流量分类技术日趋重要,已成为网络资源调度、网络信息安全等领域的基础支撑技术。无监督机器学习因其无需手动标记流量数据,具有灵活、通用等特性,已成为网络流量分类研究者广泛使用的核心算法;但目前尚缺乏对相关研究成果全面深入的分析,制约了已有算法应用和进一步研究创新。围绕无监督机器学习在网络流量分类领域的研究进展,重点总结了无监督机器学习算法在网络流量分类中的研究,并从算法分类采用的协议类型、特征参数和结果的有效性进行对比分析;最后针对无监督机器学习算法在流量分类领域的研究方向,在特征提取方法、不平衡数据处理方面给出了新的研究思路。 展开更多

关键词 无监督机器学习 流量分类 分层学习 聚类算法 隐变量模型

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面向商品评分预测的隐变量模型构建与推理 被引量：2

11

作者 邓日升 岳昆 +1 位作者 武浩 刘惟一 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2017年第2期352-356,共5页

用户偏好是决定用户对商品评分的隐含变量,以构建包含用户偏好的隐变量模型、描述评分数据中相关属性间任意形式依赖关系及其不确定性为主要目标,以贝叶斯网作为各属性间依赖关系及其不确定性表示的基本框架,由商品评分数据构建不含隐... 用户偏好是决定用户对商品评分的隐含变量,以构建包含用户偏好的隐变量模型、描述评分数据中相关属性间任意形式依赖关系及其不确定性为主要目标,以贝叶斯网作为各属性间依赖关系及其不确定性表示的基本框架,由商品评分数据构建不含隐变量的商品评分模型,提出基于半团结构向其中插入描述用户偏好的隐变量的方法,从而构建包含用户偏好的隐变量模型,并给出基于EM算法的隐变量模型参数估计方法,进而提出隐变量模型的概率推理算法和相应的商品评分预测方法.建立在MovieLens和Book-Crossing数据上的实验结果表明,本文提出的隐变量模型构建和相应的评分预测方法是有效的. 展开更多

关键词 在线商品评分 贝叶斯网 隐变量模型 用户偏好 评分预测

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基于隐变量模型的语音转换方法研究 被引量：2

12

作者 孙新建 张雄伟 +2 位作者 杨吉斌 曹铁勇 孙健 《信号处理》 CSCD 北大核心 2012年第3期344-351,共8页

传统语音转换方法利用说话人声音特征映射实现,容易造成过平滑(over-smoothing)和过拟合(over-fitting)问题。本文从语音信号内容与形式分离角度,利用隐变量模型提出了一种全新的语音转换方法。首先利用包含两个隐变量因子的隐变量模型(... 传统语音转换方法利用说话人声音特征映射实现,容易造成过平滑(over-smoothing)和过拟合(over-fitting)问题。本文从语音信号内容与形式分离角度,利用隐变量模型提出了一种全新的语音转换方法。首先利用包含两个隐变量因子的隐变量模型(Latent Variable Model,LVM)建立语音信号的生成模型;然后采用最大似然方法把语音信号分解成表示语义的内容信息和体现说话人特征的形式信息,并估计出模型参数;最后基于LVM生成模型,利用说话人形式替换方法实现语音转换。主、客观测试结果表明,在相同训练集条件下,本文提出的语音转换方法性能明显优于GMM方法,并且隐变量模型和传统的双线性模型(Bilinear Model)相比,由于采用非线性关系描述内容与形式之间的相互作用,因此分离效果更好,语音转换质量更高。 展开更多

关键词 语音转换 隐变量模型 内容与形式 分离 形式替换

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带有多重分类变量的潜变量模型的可识别性 被引量：1

13

作者 勾建伟 夏业茂 《应用数学》 CSCD 北大核心 2022年第2期302-316,共15页

潜变量模型是一种广泛应用于表征多个观察变量之间相关性的统计方法.在刻画多重分类数据关联性方面,这类模型通常假定每个分类变量都与一个潜在连续变量或向量相联系,通过潜变量或向量在窗口部分的观察值来确定分类变量的值,从而达到对... 潜变量模型是一种广泛应用于表征多个观察变量之间相关性的统计方法.在刻画多重分类数据关联性方面,这类模型通常假定每个分类变量都与一个潜在连续变量或向量相联系,通过潜变量或向量在窗口部分的观察值来确定分类变量的值,从而达到对类别界定.然而该方法存在一个弱点:观察似然或模型存在确定性问题.模型缺乏识别性必然会对估计构成影响.本文对带有多重二分、有序和/或无序分数据的潜变量模型的模型识别问题,提出一种基于模型的识别方法,给出了一些有用的结果,特别是在建立因子分析模型和/或结构方程模型解释多重响应变量之间的相关性时.这些条件利用模型结构并保持了不同类型参数的相互分离性,这从理论和应用角度来看都较为方便. 展开更多

关键词 多重分类变量 模型确定 潜变量模型 实证因子分析模型 结构方程模型

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带有非齐次结构动力因子模型的估计与检验 被引量：1

14

作者 夏业茂 勾建伟 《应用数学》 CSCD 北大核心 2015年第1期65-73,共9页

因子模型在刻画因子之间的相互关系以及因子与观测变量之间的关联性具有重要作用.在实际应用中,观测数据往往呈现出时序变异多峰、偏态等特性.本文将经典的潜变量模型延伸到非齐次隐马尔可夫潜变量模型,建立了极大似然统计分析程序.经... 因子模型在刻画因子之间的相互关系以及因子与观测变量之间的关联性具有重要作用.在实际应用中,观测数据往往呈现出时序变异多峰、偏态等特性.本文将经典的潜变量模型延伸到非齐次隐马尔可夫潜变量模型,建立了极大似然统计分析程序.经验结果展示所建立的统计程序是有效的. 展开更多

关键词 隐马尔可夫模型 潜变量模型 期望最大化算法(EM算法) 向前向后递推

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非齐次隐马尔可夫因子模型期望最大化算法 被引量：1

15

作者 程玉胜 丁美文 夏叶茂 《计算机科学与探索》 CSCD 2014年第3期359-367,共9页

潜变量模型在刻画因子之间的相互关系以及因子与观测变量之间的关联性时具有重要作用。在实际应用中,观测数据往往呈现出时序变异、多峰、偏态等特性,因此将经典的潜变量模型延伸到非齐次隐马尔可夫潜变量模型,并且为避免对完全数据的... 潜变量模型在刻画因子之间的相互关系以及因子与观测变量之间的关联性时具有重要作用。在实际应用中,观测数据往往呈现出时序变异、多峰、偏态等特性,因此将经典的潜变量模型延伸到非齐次隐马尔可夫潜变量模型,并且为避免对完全数据的积分计算,将期望最大化(expectation-maximization,EM)算法引入到似然函数的计算上;采用Akaike信息准则和Bayes信息准则选择合适的模型,提出了相应的统计计算和检验方法,有效解决了隐马尔可夫模型中的最大估算似然函数问题;最后选择心理-健康数据进行了实验,实验结果表明该方法是有效的。 展开更多

关键词 隐马尔可夫模型 潜变量模型 期望最大化(EM) 向前向后递推

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废水处理过程的KPLS-GPR软测量建模 被引量：1

16

作者 刘鸿斌 杨冲 《江苏大学学报（自然科学版）》 EI CAS 北大核心 2020年第5期580-587,共8页

采取基于核函数偏最小二乘法的高斯过程回归模型(KPLS-GPR),对复杂的造纸废水处理过程中出水化学需氧量(COD)和出水悬浮固形物(SS)质量浓度进行预测.首先,采用KPLS的潜变量作为预测模型的输入变量,以降低数据维度,优化数据结构;其次,建... 采取基于核函数偏最小二乘法的高斯过程回归模型(KPLS-GPR),对复杂的造纸废水处理过程中出水化学需氧量(COD)和出水悬浮固形物(SS)质量浓度进行预测.首先,采用KPLS的潜变量作为预测模型的输入变量,以降低数据维度,优化数据结构;其次,建立潜变量与输出变量的GPR回归模型.基于某工厂造纸废水数据进行仿真试验,引入人工神经网络(ANN)、基于偏最小二乘潜变量的预测模型(PLS-ANN)及基于核函数偏最小二乘潜变量的预测模型(KPLS-ANN)作为对比.试验结果表明:KPLS潜变量对预测模型有明显的优化效果,在这些模型中KPLS-GPR预测精度最高;对于出水COD和SS质量浓度的预测,KPLS-GPR的决定系数分别为0.575和0.610,相比于常规预测模型,决定系数可分别提升36.90%和43.87%. 展开更多

关键词 废水处理过程 潜变量模型 核函数偏最小二乘 高斯过程回归 软测量

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基于CCA的个性化轨迹隐私保护算法 被引量：1

17

作者 李文平 杨静 +1 位作者 张健沛 印桂生 《吉林大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第2期630-638,共9页

针对轨迹隐私保护的个性化需求问题,提出一种基于典型相关分析的个性化轨迹隐私保护算法。算法对数据产生者认为不敏感的轨迹直接发布,而仅对数据产生者认为敏感的轨迹施以隐私保护操作。隐私保护过程中,先由不敏感轨迹和敏感轨迹获得... 针对轨迹隐私保护的个性化需求问题,提出一种基于典型相关分析的个性化轨迹隐私保护算法。算法对数据产生者认为不敏感的轨迹直接发布,而仅对数据产生者认为敏感的轨迹施以隐私保护操作。隐私保护过程中,先由不敏感轨迹和敏感轨迹获得二者的隐变量,再根据隐变量产生随机轨迹以替代敏感轨迹。该算法不仅能较好地尊重数据产生者的隐私保护意愿,而且能获得较高的轨迹质量。在真实轨迹数据上的实验结果验证了算法的有效性。 展开更多

关键词 计算机应用 隐私保护 个性化 典型相关分析 隐变量模型

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一种基于隐变量模型的聚类算法用于气体传感器阵列数据的模式识别

18

作者 王伟军 林伟琦 +1 位作者 沈国励 俞汝勤 《化学传感器》 CAS 2003年第3期23-28,共6页

聚类分析方法是一种无需先验信息即能探索数据内在分类结构信息的模式识别方法,已经被广泛应用到气体传感器阵列的模式识别研究中。该文提出了基于隐变量模型的聚类算法对两组金属氧化物半导体(MOS)传感器阵列数据进行模式识别。数据处... 聚类分析方法是一种无需先验信息即能探索数据内在分类结构信息的模式识别方法,已经被广泛应用到气体传感器阵列的模式识别研究中。该文提出了基于隐变量模型的聚类算法对两组金属氧化物半导体(MOS)传感器阵列数据进行模式识别。数据处理结果表明,该方法能准确的对两组传感器阵列数据中对应不同气体物质的样本进行分类识别。 展开更多

关键词 隐变量模型 聚类算法 气体传感器阵列 模式识别

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一种鲁棒的概率核主成分分析模型

19

作者 杨芸 李彪 王帅磊 《海军航空工程学院学报》 2016年第4期415-422,共8页

大数据时代面临的数据维数越来越高,对数据降维处理越发显得重要。经典的主成分分析模型已被证明是一种有效的数据降维方法。但它在处理非线性、存在噪声和异常点的数据时存在效果较差的问题。对此,文章提出了一种鲁棒概率核主成分分析... 大数据时代面临的数据维数越来越高,对数据降维处理越发显得重要。经典的主成分分析模型已被证明是一种有效的数据降维方法。但它在处理非线性、存在噪声和异常点的数据时存在效果较差的问题。对此,文章提出了一种鲁棒概率核主成分分析模型。该模型将核方法与基于高斯隐变量模型的极大似然框架相结合,用多元t分布作为先验分布,以同时解决主成分分析在这3个方面的弊端。提出混合鲁棒概率核主成分分析模型,使其可直接用于对混合的非线性数据进行降维和聚类分析。在不同数据集上进行的实验结果表明,与标准的混合概率核主成分分析模型相比,文中模型在数据聚类方面有更高的准确率。 展开更多

关键词 主成分分析 鲁棒降维 EM算法 聚类分析 核方法 隐变量模型

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基于结直肠癌患者医生治疗质量指标评价

20

作者 张美奇 苏少飞 +3 位作者 王心雨 蒋皓 王佳莹 刘美娜 《中国公共卫生》 CAS CSCD 北大核心 2017年第6期1014-1017,共4页

目的通过单指标使用率及多指标综合得分进行医生结直肠癌治疗质量评价,为结直肠癌治疗质量的改善及医生的绩效考核提供依据。方法收集哈尔滨市四家医院内出院时间为2011年6月-2013年6月的结直肠癌患者病历信息共1 559份;利用适合使用某... 目的通过单指标使用率及多指标综合得分进行医生结直肠癌治疗质量评价,为结直肠癌治疗质量的改善及医生的绩效考核提供依据。方法收集哈尔滨市四家医院内出院时间为2011年6月-2013年6月的结直肠癌患者病历信息共1 559份;利用适合使用某评价指标的患者数为分母,适合该指标中实际使用的患者数为分子,计算某评价指标的使用率;利用潜变量模型及贝叶斯参数估计方法,整合多维评价指标,获得医生结直肠癌治疗质量的综合得分。结果不同医生对评价指标的使用率之间存在较大的差异,术前检查生化指标、肾功能、胸部X线使用率的变异范围为3.9%~97.8%,病理报告中记录检出淋巴结数和阳性淋巴结数使用率的变异范围为95.9%~100.0%;根据潜变量模型计算的综合质量得分,医生的综合质量得分最高为xita[12]=0.405 7,即该医生的治疗质量最好;其次为xita[1]=0.3875;最低为xita[3]=-0.596 7。结论整合多维评价指标获得综合质量得分,可以多角度全面地对医生治疗质量进行综合评价;计算单指标使用率,可以在综合评价的基础上得到医生对各评价指标的使用情况。 展开更多

关键词 结直肠癌 治疗质量 潜变量模型 综合评价

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