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基于Box-Cox变换下心脏瓣膜手术数据的实证分析研究
文献摘要：
以英国皇家布鲁顿医院的心脏瓣膜手术数据为研究对象,通过正态性检验发现数据的响应变量是单峰非正态分布,从而对数据的响应变量进行Box-Cox变换.然后用线性混合效应模型,分位数回归,机器学习方法对Box-Cox变换后的数据进行分析.以标准均方误差(NMSE)作为比较标准,分析出变换后的线性混合效应模型相对变换前预测效果更优,经过对数变换(λ=0)后的部分分位数回归和部分机器学习方法的预测更精准.
文献关键词：
纵向数据;分位数回归;Box-Cox变换;机器学习
中图分类号：
作者姓名：
叶明亮;江绍萍;周霞;曾丽芳;李丽萍
作者机构：
云南民族大学 数学与计算机科学学院,云南 昆明650500
文献出处：
引用格式：
[1]叶明亮;江绍萍;周霞;曾丽芳;李丽萍-.基于Box-Cox变换下心脏瓣膜手术数据的实证分析研究)[J].云南民族大学学报（自然科学版）,2022(06):727-733
A类：
B类：
Box,Cox,换下,心脏瓣膜手术,术数,英国皇家,布鲁顿,正态性检验,应变量,单峰,非正态分布,线性混合效应模型,分位数回归,机器学习方法,均方误差,NMSE,对数变换,分机,纵向数据
AB值：
0.312703
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