【摘 要】
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目的研究如何快速有效地进行变量的筛选,建立起准确可靠的logistic回归预测模型;针对小样本的特性,如何对模型的泛化能力（即预测性能）进行可靠的评价;并在数据集来源于分离抽样
【机 构】
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天津医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室,天津医科大学公共卫生学院流行病学教研室,山东省青岛市胶州中心医院消化呼吸科
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目的研究如何快速有效地进行变量的筛选,建立起准确可靠的logistic回归预测模型;针对小样本的特性,如何对模型的泛化能力（即预测性能）进行可靠的评价;并在数据集来源于分离抽样时,对模型进行过抽样的调整,使调整后的结果适用于人群预测疾病发生的可能性。方法以2型糖尿病并发末梢神经病变数据为例,采用最优子集法与AIC信息准则相结合对变量进行快速方便的筛选,并采用MonteCarlo模拟抽样的方法（具体为10～100次的3～10折分层交叉验证法）对模型的泛化能力作出评价和比较。结果采用最优子集法与AIC信息准则
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