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基于GAMLSS構(gòu)建父母身高修正的兒童身高生長曲線研究

發(fā)布時間:2020-12-11 10:28
  目的本研究希望制定出依據(jù)不同父母身高群體的兒童的年齡別身高百分位曲線,使用動態(tài)、個體化的生長標準曲線圖,用于評估和監(jiān)測不同遺傳因素條件下,兒童生長發(fā)育的狀況。使具有相同遺傳因素的兒童,擁有專門化的生長標準,這樣得到的診斷更具有可信度,更有利于早期個體識別生長偏離的現(xiàn)象,以便及時采取病因研究、營養(yǎng)指導等有效措施,使兒童得到及時診斷和干預治療,促進兒童生長和健康服務。方法在第一章中在GAMLSS模型基礎(chǔ)上,分別嘗試以pb和cs兩種平滑函數(shù),擬合參數(shù)μ,σ,?,τ,建立重慶市男女童的身高(長)的年齡別百分位數(shù)曲線。用多種常用鏈接函數(shù)擬合分布,根據(jù)Akaike信息量和Schwarz貝葉斯標準最小的原則,選擇最優(yōu)模型。最后利用蠕蟲圖(worm plot)和殘差檢驗(Q-Q圖)判斷模型的準確性,檢驗擬合效果。將模型生成的標準差單位值與2009年衛(wèi)健委公布的標準進行比較。第二章中,首先構(gòu)建標準生長曲線圖,得到個案的標準年齡別百分位數(shù)。然后,依據(jù)父親身高、母親身高的不同水平進行組合。分別構(gòu)建每個組的生長曲線,得到個案的父母身高組別百分位數(shù)。再對父親身高、母親身高、父母身高均值、兒童身高、標準年齡別百分... 

【文章來源】:重慶醫(yī)科大學重慶市

【文章頁數(shù)】:59 頁

【學位級別】:碩士

【部分圖文】:

基于GAMLSS構(gòu)建父母身高修正的兒童身高生長曲線研究


男童身高(長)模型的年齡對參數(shù)估計結(jié)果圖

模型圖,身高,女童,年齡


重慶醫(yī)科大學碩士研究生學位論文21圖1.1男童身高(長)模型的年齡對參數(shù)估計結(jié)果圖。Figure1.1Plotsthefittedvaluesofmodelagainstageofboy.圖1.2女童身高(長)模型的年齡對參數(shù)估計結(jié)果圖。Figure1.2Plotsthefittedvaluesofmodelagainstageofgirl.

曲線圖,身高,位數(shù),曲線圖


重慶醫(yī)科大學碩士研究生學位論文221.2身高/身長的百分位數(shù)結(jié)果圖1.3、1.4為男女童年齡別的身高(長)百分位數(shù)曲線圖(第3、10、25、50、75、90、97百分位數(shù)線).表1.3、1.4顯示了男女童年齡別的身高(長)標準差數(shù)值表(-3SD、-2SD、-1SD、中位數(shù)、1SD、2SD、3SD),得到的標準差單位值與2009年標準進行比較,具體數(shù)值和比較結(jié)果見表1.3、表1.4。擬合特征本研究得到參考值范圍適應于0-7歲兒童,從圖1、圖2可看出,在出生時男女童身高正常值范圍較為集中,隨著年齡增長離散程度變大。各曲線總體平滑,少數(shù)存在拐點。男女童均在0-3歲期間存在生長高峰,曲線呈指數(shù)型分布;3歲以后身高增長較為平穩(wěn),曲線呈線性增長。從圖1.3、圖1.4可看出,各曲線總體平滑,拐點存在,4-7歲段曲線波動較大,可能是因為存在抽樣誤差,并且隨著年齡增大,每組樣本量減少,所以影響曲線波動。但每組樣本量均符合GAMLSS模型的樣本量要求[3],所以結(jié)果依然有可信度。圖1.:30-7歲男童身高(長)百分位數(shù)曲線圖Figure1.4Centilecurvesofboy’sheight-for-ageat0-7age.

【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于GAMLSS模型的瑪納斯河設(shè)計年徑流分析[J]. 鄭錦濤,陳伏龍,張鑫厚,龍愛華,廖歡.  氣候變化研究進展. 2018(03)
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[3]基于GAMLSS方法對兒童青少年陰莖生長發(fā)育的研究[J]. 易青潔,曾燕,曾慶,王藝楠,熊豐.  中國當代兒科雜志. 2017(08)
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[5]基于厚尾損失分布的汽車保險定價模型及其應用[J]. 王選鶴,孟生旺,王雅實.  保險研究. 2017(04)
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[8]東南沿海前汛期降水極值變化特征及歸因分析[J]. 黃婕,高路,陳興偉,陳瑩,劉梅冰.  地理學報. 2016(01)
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博士論文
[1]氣候變化背景下非一致性設(shè)計洪水流量研究[D]. 杜濤.武漢大學 2016
[2]洪水頻率分析與預報中的不確定性問題研究[D]. 張冬冬.中國水利水電科學研究院 2015
[3]中國車險市場化改革的量化分析與精算技術(shù)研究[D]. 孫維偉.南開大學 2014
[4]氣候變化背景下淮河流域洪水極值概率統(tǒng)計分析與研究[D]. 杜鴻.武漢大學 2014

碩士論文
[1]基于伽瑪分布與GAMLSS模型的短時交通流量預測[D]. 溫博雪.大連理工大學 2017
[2]基于GAMLSS探討重慶地區(qū)0~16歲男性陰莖及睪丸生長發(fā)育研究[D]. 易青潔.重慶醫(yī)科大學 2017
[3]非一致性統(tǒng)計模型在水文-氣象頻率研究中的應用[D]. 宋昕熠.中國礦業(yè)大學 2017
[4]變化環(huán)境下非一致性洪水頻率分析及重現(xiàn)期研究[D]. 孫華鋒.天津大學 2017
[5]非高斯非穩(wěn)態(tài)隨機系統(tǒng)的建模與預測控制[D]. 張菁雯.大連理工大學 2016
[6]陜西漢族居民握力分布及參考值研究[D]. 徐國棟.吉林大學 2016
[7]非平穩(wěn)條件下東南沿海汛期極端降水演變特征及其歸因研究[D]. 黃婕.福建師范大學 2016
[8]基于協(xié)變量的非一致性洪水頻率分析[D]. 譚森明.天津大學 2016
[9]車險費率厘定[D]. 王騫.華東師范大學 2013



本文編號:2910377

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