臺灣博碩士論文加值系統

傳統線性判別分析無法適切地使用有缺失的資料，且分析方法建立在相同變異數之假設，變異數之結構並無特定形式，因此當樣本數較小時常無法有效分析資料。由於實際中醫資料為小樣本且不完全之重複觀測資料，因此利用傳統判別分析無法有效的進行判別。Roy[2005]13的文章中對於小樣本且具缺失性之多變數資料提出較有效的判別分析方法，他利用SAS之MIXED程序在某些特定變異數結構下利用混合模型配適資料，再利用所估計之參數進行線性判別分析。因此我們利用Roy所提出之方法分析實際中醫資料。
利用混合模型之判別分析方法分析實際中醫資料之結果發現，中醫C1指標較早能有效判定個體預後生死之狀況，而C3則是在觀察停止前才逐漸具有判別預後生死之能力。因此除了利用C1指標進行判別外，適當地同時運用C1與C3指標進行判斷對於診斷會有一定程度之幫助。
由於大部分實務資料都有變異隨時間變化而改變的狀況，因此我們利用統計模擬的方式探討資料之變異隨時間改變時，利用變數轉換的方式對於混合模式之線性判別方法改進之效益。由模擬之結果顯示不論變數之變異隨時間呈現遞增或遞減之趨勢，利用變數轉換將能有效的改善運用MIXED程序之混合模式之判別分析結果。

第一章 緒論 1
第二章 文獻探討 3
第三章 研究方法 8
第一節 混合模型 8
第二節 線性判別分析 12
第四章 實例分析 13
第一節 基本資料 15
第二節 混合模型之選擇 16
第三節 混合模型之線性判別分析 20
第五章 模擬研究 30
第一節 變異數類型1 31
5.1.1 資料結構 31
5.1.2 變數轉換 32
5.1.3 判別結果 32
第二節 變異數類型2 34
5.2.1 資料結構 34
5.2.2 變數轉換 35
5.2.3 判別結果 35
第六章 結論 36
參考文獻 37
附 錄 38

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