Joinpoint回归是一种用于分析时间序列数据中趋势变化的统计方法。它通过在数据中寻找一个或多个“连接点”(Joinpoints),将时间序列分割成多个阶段,并在每个阶段内拟合线性或对数线性模型。这种方法最早由美国国立癌症研究所在1998年提出,主要用于分析肿瘤发病率和死亡率的趋势变化。 适用场景 Joinpoint回归通常用于以下场...
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joinpoint回归模型 研究步骤Joinpoint回归模型的研究步骤如下: 确定Joinpoint个数。在数据集中找到趋势变化点,这些点即为Joinpoint。通常使用Joinpoint软件,根据数据的趋势变化自动识别Joinpoint的个数。 拟合每一条直线。Joinpoint回归模型通过拟合多条直线来预测趋势变化。每一条直线都有一个截距项和一个斜率项,可以...
1998年Kim等[2]首次提出Joinpoint回归模型,该模型的核心思想是根据疾病分布的时间特征建立分段回归,通过若干连接点将研究时间分割成不同区间,并对每个区间进行趋势拟合和优化,进而更详细地评价全局时间范围内不同区间特异性的疾病变化特征。Joinpoint回归...
如此高分的文章,用的就是 Joinpoint 回归模型。 打开网易新闻 查看精彩图片 图片来源:网页截图 Joinpoint 回归模型,也作片段回归(piecewise regression),其基本思路是将长期趋势线分成若干段,每段用连续性的线进行描述。 核心思想是根据疾病分布的时间特征建立分段回归,通过若干连接点将研究时间分割成不同区间,并对每个...
Joinpoint回归模型又称片段回归(piecewise regression),线段回归(broken-line)或多阶段回归(multi-phase regression),是Kim在2000年提出的,其基本思路是将一个长期趋势线分成若干段,每段用连续性的线性进行描述。常用的线性模型只能描述或预测一种趋势,时间序列模型也存在许多局限性。而joinpoint回归模型对数据序列本身是...
"Joinpoint 回归模型的应用详解" : Joinpoint 回归模型的主要应用包括识别潜在的趋势变化点以及预测未来的发展趋势。为了实现这一目标,我们需要遵循以下几个步骤: 首先,我们需要了解 Joinpoint 回归模型的基本原理。根据 Kim 等人的定义,Joinpoint 回归模型通过对研究数据进行多次迭代,寻找可能的 Joinpoint 点,并计算在...
在Joinpoint回归模型中,我们首先要确定连接点的位置和数量。这些连接点代表了数据中的转折点,也就是变量之间关系的变化点。通过确定连接点,我们可以将数据分为不同的线段,每个线段都有自己的斜率和截距。这样,我们就可以观察到不同线段之间的变化趋势和差异。 连接点的位置和数量的确定是通过拟合模型来实现的。我们可...
适用条件:数据类型:Joinpoint回归模型适用于连续时间序列数据,如年度发病率、死亡率等。数据分布:模型...
欢迎关注R语言数据分析指南❝本节来分享介绍一个可用于GBD数据进行连接点分析的R包nih.joinpoint,该包依赖Joinpoint软件,因此要先安装此软件才能使用,具体信息请参考官方文档。...") ❝只安装R包是无法进行分析的,需要安装Joinpoint软件,由于我们需要使R调用该软