期刊简介

               本刊创刊于1984年9月,是中华人民共和国卫生部主管,中国卫生信息学会(原中国卫生统计学会)和中国医科大学主办的全国性卫生统计专业学术性双月刊,是国内卫生统计专业的唯一学术性期刊和中国医学类中文核心期刊及国家科技部中国科技论文统计源期刊。本刊的任务是及时报道我国卫生统计学科的科研成果和卫生统计工作改革与卫生事业发展的信息。主要读者对象为各级卫生机构的卫生统计人员、卫生技术人员和高等医学院校卫生统计专业的教学和科研人员。                

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  • 杂志名称:中国卫生统计杂志
  • 主管单位:中华人民共和国国家卫生和计划生育委员会
  • 主办单位:中国卫生信息学会 中国医科大学
  • 国际刊号:1002-3674
  • 国内刊号:21-1153/R
  • 出版周期:双月刊
期刊荣誉:中国学术期刊(光盘版)全文收录期刊期刊收录:北大核心期刊(中国人文社会科学核心期刊), 万方收录(中), 知网收录(中), JST 日本科学技术振兴机构数据库(日), 上海图书馆馆藏, 国家图书馆馆藏, 统计源核心期刊(中国科技论文核心期刊), CSCD 中国科学引文数据库来源期刊(含扩展版), 维普收录(中)
中国卫生统计杂志2013年第06期

随机生存森林在高维基因组数据生存分析中的应用

宋欠欠;武晓岩;侯艳;李康

关键词:随机生存森林, 偏Cox回归, 生存预测, 变量筛选
摘要:目的 探讨随机生存森林(RSF)在高维基因组数据生存分析中的应用和适用性.方法 通过模拟实验和实际数据分析,对随机生存森林、生存支持向量机(SSVM)和偏Cox回归(PCR)三种方法进行比较,并用生存预测的一致性错误率对其进行评价.结果 模拟实验表明,在有交互作用的情况下,RSF的log-rank和logrankscore方法的预测效果均优于SSVM和PCR方法;实际数据分析结果显示,随机生存森林与生存支持向量机和偏Cox回归的预测效果相近,应用RSF方法筛选变量后建立的RSF模型能够在一定程度上提高预测效果.结论 随机生存森林方法适用于高维生存数据的研究,对疾病的生存时间预测和预后因素分析具有实用价值.