1. 多组(地区)比较:这里使用 gbd_joinpoint_analysis_NIH 函数进行 Joinpoint 分析。by_var = 'location' 是关键参数,它告诉函数要分别对每个地区进行 Joinpoint 分析。 也就是说,函数会为中国、越南、乌拉圭和日本分别拟合 Joinpoint 模型,并计算各自的 APC 和 AAPC。 data2=gbd_fil
Joinpoint回归模型,又称为片段回归(piecewise regression)、线段回归(broken-line regression)或多阶段回归(multi-phase regression),是一种用于时间序列数据分析的统计方法。该模型由Kim在2000年左右提出,其核心思想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。这种模型特别适用于描述和分析存在多个阶段性...
Joinpoint 回归模型适用于时间序列数据中存在多个阶段性变化的情况，通常用于趋势分析。适用在包括数据中存...
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回归模型原理 Joinpoint回归模型是一种用于分析数据的统计模型，它能够帮助我们理解变量之间的关系和影响。在这个模型中，我们将变量之间的关系看作是一系列的连接点，每个连接点都代表了不同的组合和变化。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...
joinpoint回归模型是一种用于研究趋势在时间上的变化的统计模型。它主要针对的是在某个时间点上，数据的线性趋势突然发生变化的情况。本文将介绍joinpoint回归模型的研究步骤，以帮助读者更好地理解和应用这一模型。第一步：数据准备 在使用joinpoint回归模型之前，我们首先需要准备好需要分析的数据集。这个数据集应包含...
Joinpoint回归模型是用于时间序列数据分析的统计方法，旨在识别并量化数据中的突变点，将数据拆分为不同趋势段，适用于疾病发病率、死亡率等随时间变化的趋势分析。适用条件为数据应为连续时间序列，需有明确的起点和终点，且数据中存在可能的突变点，即趋势突然改变的时刻。模型能够处理单变量或多变量数据，...
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...
在实际应用中,Joinpoint 回归模型在传染病流行趋势分析方面的步 骤如下: 1、收集相关数据:包括疾病的发病时间、地点、人数等数据。 2、数据清洗和整理:去除异常值、填补缺失数据等。 3、数据分段:根据Joinpoint 回归模型的要求,将时间序列数据分 段。
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。