Modèle courrier changement de coefficient

Mais B1 n`est pas que lorsqu`il y a une interaction dans le modèle. C`est l`effet de x1 conditionnel sur x2 = 0. Pour la période d`observation utilisée dans l`analyse (de 2008 à 2012), il y a 55 mois au cours desquels la collecte de données a été effectuée, car juillet et août ont été combinés chaque année dans la phase de collecte des données. Ces 55 mois représentent le modificateur d`effet du temps dans l`analyse qui est construit à partir du mois et de l`année des données de l`enquête pour chaque observation. Ils représentent également le nombre maximal de noeuds qui peuvent être utilisés dans l`estimation, et qui est le nombre de noeuds utilisés dans cette application. Il n`est pas nécessaire ou conseillé de placer le nombre maximal de noeuds pour les jeux de données très volumineux, car cela augmentera considérablement les temps de calcul pour le montage des modèles. Toutefois, le temps de calcul de la présente application permettait de placer le nombre maximal de noeuds. Cela n`a pas affecté les résultats en tant que la présence des contrôles de limite de pénalité pour tout lissage. Ici aussi, nous pouvons utiliser une méthode d`approximation.

Depuis, ((1 + x) ^ a approx 1 + ax ) pour une petite valeur de (| a | x ), donc pour un petit changement dans la variable de prédiction, nous pouvons rapprocher le ratio attendu de la variable dépendante en multipliant le coefficient par le ratio de la variation du prédicteur va ariable. Par exemple, nous pouvons dire que pour n`importe quelle augmentation (1 % ) dans (textbf{Math}) Score, le ratio attendu du score d`écriture est approximativement (1 + .01 times {beta_2} = 1 + .01 times. 4085369 = 1,004085 ). La valeur exacte sera ((1,01) ^ {beta_2} = (1,01) ^. 4085369 = 1,004073 ). où Z j sont les covariables avec des paramètres constants b j, a (t) = (a1 (t), a2 (t)) sont les coefficients de variation de temps pour les variables âge et consommation d`alcool respectivement, et a0 (t) est le temps d`interception variable. Un autre aspect intéressant pour les analystes et les lecteurs (épidémiologistes, décideurs, etc.) est que cette approche analytique renvoie un modèle facilement lisible comme une sortie, montrant ce qui influe sur la variable de résultat ainsi que ce qui semble stable ou changer au fil du temps. En outre, la démonstration de l`utilisation de ou trace le type de changement qui s`est produit au fil du temps, sans contraintes de linéarité, ou tout besoin d`être monotone. D`un point de vue computationnel, l`adoption des procédures proposées dans le présent document semble ne pas être trop longue et assez simple, ce qui montre une promesse d`utilisation dans les applications de Big Data. Un modèle de coefficient variable est appliqué aux données italiennes du PASSI pour la période allant de 2008 à 2012, ce qui a fourni une taille d`échantillon de 185 619 individus. Le résultat de l`intérêt est le statut de fumage qui est une variable de réponse binaire pour indiquer les fumeurs et les non-fumeurs actuels, où les non-fumeurs comprennent les ex-fumeurs.

En utilisant dix variables indépendantes construites à partir des données, les effets de ces variables sont examinés pour observer leurs tendances avec le temps et comprendre les caractéristiques changeantes des fumeurs au cours de cette période (voir le tableau 1 pour une description des variables utilisées dans l`analyse). Les données de surveillance des facteurs de risque comportementaux (BRFS) peuvent être une source importante d`information pour étudier les changements dans divers résultats de santé et facteurs de risque. Les résultats obtenus grâce à l`analyse des données de surveillance sont essentiels pour informer les interventions en matière de politique sanitaire, notamment en ce qui concerne les aspects évolutionnaires. L`objectif de cette analyse était de recommander une méthode qui puisse être utilisée pour analyser les tendances de l`association entre les variables issues de grands ensembles de données de santé publique. Cela a été démontré en examinant les effets changeants de diverses covariables, représentant différentes sous-populations, sur le statut de tabagisme au fil du temps.

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