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摘要：目的本探讨针对国内线性模型中自变量相对重要量现有估计策略的不足，拟引进开发国际上正在探讨和倡议的线性回归模型自变量相对重要量四种估计策略：乘积尺度、优势浅析、比例边界方差分解（PMVD）和相对权重，并对四种估计策略进行运用探讨。策略在对传统估计策略浅析的基础上，分别对乘积尺度、优势浅析、比例边界方差分解（PMVD）和相对权重四种线性回归模型中自变量相对重要量估计策略进行系统介绍，在SAS和R等软件中开发编制相应的计算程序，并用国外标准实例进行验证；同时运用Bootstrap模拟技术对其估计的精确性进行了探讨。具体步骤为：运用Bootstrap策略对实际资料样本实施再抽样，分别估计各样本的自变量相对重要量值，获估计值的抽样分布，进而建立四种估计策略各个估计指标的可信区间估计策略，以此来评价估计结果的稳健性。结果在肝手术病人预计存活时间的影响因素重要量估计中，用标准回归系数平策略（β~2）估计的各自变量相对重要量为：血凝素为0.150，预后指数为0.317，酶功能为0.598，其相应的Botstrap法95%可信区间为（0.128,0.174）、（0.266,0.374）、（0.526,0.685）；半偏相联系数平策略（r~2_(y (xi x1Kxj)）估计中，各自变量相对重要量为：血凝素为0.315，预后指数为0.147，酶功能为0.585，其相应的Bootstrap法95%可信区间为（0.264,0.366）、（0.125,0.169）、（0.519,0.648）；乘积尺度法（β_jr_(yxj)）估计中，各自变量相对重要量为：血凝素为0.121，预后指数为0.305，酶功能0.529，其相应的Bootstrap法95%可信区间为（0.115,0.159）、（0.270,0.342）（0.480,0.580）；PMVD法（P_j）估计中，各自变量的相对重要量为：血凝素为0.139，预后指数为0.315，酶功能为0.501，其相应的Bootstrap法95%可信区间为（0.118,0.164）、（0.279,0.354）（0.456,0.546）；优势浅析法（D_j）估计中，各自变量的相对重要量为：血凝素0.123，预后指数为0.305，酶功能为0.527，其相应的Bootstrap法95%可信区间（0.116,0.159）、（0.270,0.341）、（0.480,0.572）；相对权重法（ε_j）估计中，各自变量的相对重要量为：血凝素为0.124，预后指数为0.305，酶功能为0.526，其相应的Bootstrap法95%可信区间为（0.117,0.158）、（0.267,0.340）、（0.481,0.570）。结论在本探讨中四种估计策略确立的影响肝手术病人预计存活时间的因素为：血凝素、预后指数和酶功能，各因素对预计存活时间的影响大小为：酶功能对肝手术病人预计存活时间的影响最大，其次为预后指数，血凝素最小。当自变量间有着相关时运用乘积尺度法、优势浅析法、比例边界方差分解法（PMVD）和相对权重法估计的各变量相对重要量结果更精确可靠，更加符合实际情况，值得推广运用。关键词：相对重要量论文线性模型论文优势浅析论文相对权重论文Bootstrap论文
摘要4-6
Abstract6-10
引言10-13
1 线性回归模型13-15
1.1 基本概念13-14
1.2 自变量相对重要量概念14-15
2 探讨策略15-35
2.1 传统自变量相对重要量估计策略15-17
2.1.1 斜率基础指标15-16
2.1.2 方差降低指标16-17
2.2 四种线性模型中自变量相对重要量估计策略17-33
2.2.1 乘积尺度法17-18
2.2.2 优势浅析法18-24
2.2.3 比例边界方差分解法（PMVD 法）24-28
2.2.4 相对权重法28-33
2.3 Bootstrap 可信区间估计策略33-35
2.3.1 Bootstrap 基本思想33-34
2.3.2 Bootstrap 可信区间估计34
2.3.3 模拟步骤34-35
3 资料浅析结果35-42
3.1 经典线性回归数据浅析35-38
3.1.1 资料来源35
3.1.2 结果浅析35-38
3.2 实际资料浅析运用38-42
3.2.1 资料来源38
3.2.2 结果浅析38-42
4 讨论42-44
4.1 策略学评价42-43
4.2 自变量相对重要量估计在医学领域的运用展望43-44
5 结论44-45
5.1 探讨结论44
5.2 探讨的革新之处44
5.3 探讨有着的不足44-45