Python实现基于广义线性回归模型进行Meta分析(meta_analysis算法)项目实战

发布时间:2024年01月22日

说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据+代码+文档+视频讲解),如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。

1.项目背景

对于广义线性回归模型在Meta分析中的应用概念,可能是将其用于处理非正态分布或非线性关系的数据,例如:

1.当原始研究的结果数据不是连续型且服从正态分布,而是二项分布(如成功率)、泊松分布(如发病率)或其他分布时,可以通过GLM设定适当的链接函数和分布族来适应。

2.在进行Meta回归分析时(探讨效应量与潜在协变量之间的关系),如果效应量与协变量的关系并非线性,也可以利用GLM的灵活性引入非线性变换。

本项目通过GLM算法来构建广义线性回归模型进行Meta分析。??

2.数据获取

本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成),数据项统计如下:

编号 

变量名称

描述

1

e2i

2

nei

3

c2i

4

nci

数据详情如下(部分展示):

3.数据预处理

3.1?用Pandas工具查看数据

使用Pandas工具的head()方法查看前五行数据:

关键代码:

3.2 数据缺失查看

使用Pandas工具的info()方法查看数据信息:

从上图可以看到,总共有4个变量,数据中无缺失值,共17条数据。

关键代码:

3.3?数据描述性统计

通过Pandas工具的describe()方法来查看数据的平均值、标准差、最小值、分位数、最大值。

关键代码如下:

4.探索性数据分析

4.1?变量直方图

用Matplotlib工具的hist()方法绘制直方图:

从上图可以看到,变量主要集中在25~125之间。

4.2 相关性分析

?????

从上图中可以看到,数值越大相关性越强,正值是正相关、负值是负相关。

4.3 进行二项分布比例的Meta分析

输出所使用的随机效应模型方法及估算得到的τ2值:

汇总表的具体内容:

4.4 进行二项分布比例的Meta分析

更改数据以具有正随机效应方差,进行Meta分析。

输出所使用的随机效应模型方法:

4.5 进行二项分布比例的Meta分析

输出所使用的随机效应模型方法:

4.6 进行二项分布比例的Meta分析

所使用的效应量统计量类型为比值比。

5.构建GLM模型

主要使用GLM算法,用于目标回归进行Meta分析。

5.1 构建模型

编号

模型名称

参数

1

GLM模型

var_weights=weights?

5.2?模型摘要信息一

设置了scale参数为1。scale参数通常用于指定残差的尺度。

尺度参数(scale)及计算结果:

5.3?模型摘要信息

参数scale,这里的值设为 "x2",表示采用了一个特定的尺度估计方法。

尺度参数(scale)及计算结果:

# 本次机器学习项目实战所需的资料,项目资源如下:
 
# 项目说明:
 
# 获取方式一:
 
# 项目实战合集导航:
 
https://docs.qq.com/sheet/DTVd0Y2NNQUlWcmd6?tab=BB08J2
 
# 获取方式二:

链接:https://pan.baidu.com/s/1lgrNNLLPIzZXl2CdNZYvDQ 
提取码:yzzl
文章来源:https://blog.csdn.net/weixin_42163563/article/details/135730980
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