基于函数型数据分析的胎儿生长及发育速度影响因素研究

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近年来,对于胎儿生长发育的研究一直是一个重要话题,在临床研究中,研究胎儿生长发育曲线比单个时间点处的研究更有意义,并且,胎儿的生长发育可以看作有关孕周的函数,利用函数型数据模型进行分析比离散统计模型更贴近实际意义。胎儿的发育速度是不同于胎儿生长大小的衡量指标,因此本文不单单对胎儿生长大小的影响因素进行研究,还对胎儿发育速度的影响因素进行了研究。本文所采用的数据来自于上海某医院队列研究中的孕妇数据,研究时间段为孕周14周到41周,数据类型为稀疏且不规则函数型数据。针对于此类数据类型,以及估计胎儿发育速度曲线的研究目的,本文将用PACE估计方法对胎儿发育速度曲线进行估计。本文在研究胎儿生长大小影响因素的同时,还对胎儿的育速度的影响因素进行了研究,而在函数型数据模型中大多数模型只反映了实际观测的大小变化情况与自变量之间的关系,无法满足本文的研究需要,因此,本文将速度曲线作为目标变量,建立函数型数据模型。本文选择胎儿的双顶径,股骨长以及腹围三个发育指标来反映胎儿的生长发育情况,为挖掘这三个变量之间共同的影响因子,本文建立了针对于稀疏函数型数据的多个因变量函数型混合效应模型,并利用各指标对应的主成分得分间的相关系数来反映不同指标间的联系,同时,将此模型扩展到以速度为因变量的实际数据分析中,并得到实际可解释的结果。
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