[發明專利]疾病影響變量篩選方法、裝置和計算機設備在審
| 申請號： | 201811586455.0 | 申請日： | 2018-12-25 |
| 公開（公告）號： | CN109698028A | 公開（公告）日： | 2019-04-30 |
| 發明（設計）人： | 馮潔瑜;李菁 | 申請（專利權）人： | 廣州天鵬計算機科技有限公司 |
| 主分類號： | G16H50/30 | 分類號： | G16H50/30;G06F17/18 |
| 代理公司： | 廣州華進聯合專利商標代理有限公司 44224 | 代理人： | 關志琨 |
| 地址： | 510665 廣東省廣州市天河*** | 國省代碼： | 廣東;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 自變量 篩選 變量篩選 因變量 計算機設備 回歸模型 疾病影響 預設 數據分析 疾病 預存 分析 引入 | ||
1.一種疾病影響變量篩選方法，其特征在于，所述方法包括：
獲取待分析疾病的因變量，以及，獲取待分析疾病的多個待定自變量；
根據所述多個待定自變量從預存的多個候選篩選策略中確定自變量篩選策略；
根據所述自變量篩選策略、所述因變量和預設回歸模型，從所述多個待定自變量中，篩選出符合所述預設回歸模型的引入條件的待定自變量；
將所篩選出的所述待定自變量，作為與所述因變量相關的自變量。
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述多個待定自變量從預存的多個候選篩選策略中確定自變量篩選策略，包括：
展示多個候選篩選策略和所述多個待定自變量；
將選取的所述候選篩選策略作為所述自變量篩選策略。
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述多個待定自變量從預存的多個候選篩選策略中確定自變量篩選策略，包括：
獲取所述多個待定自變量的數量；
查詢預存的多個所述候選篩選策略中，與所述待定自變量數量對應的自變量篩選策略。
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述候選篩選策略包括逐步引入策略、逐步剔除策略和雙向篩選策略中的至少一種。
5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述根據所述自變量篩選策略、所述因變量和預設回歸模型，從所述多個待定自變量中，篩選出符合所述預設回歸模型的引入條件的待定自變量，包括：
當所述自變量篩選策略為逐步引入策略時，將所述因變量引入所述預設回歸模型；
從所述多個待定自變量中選取待定自變量，對選取的所述待定自變量做聯合假設檢驗，當所述檢驗結果符合預設條件，將選取的待定自變量引入所述預設回歸模型；
獲取所有引入所述預設回歸模型的待定自變量。
6.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述根據所述自變量篩選策略、所述因變量和預設回歸模型，從所述多個待定自變量中，篩選出符合所述預設回歸模型的引入條件的待定自變量，包括：
當所述自變量篩選策略為逐步剔除策略時，將所述因變量和所述多個待定自變量全部引入所述預設回歸模型；
從所述多個待定自變量中選取待定自變量，對選取的所述待定自變量做聯合假設檢驗，當所述檢驗結果不符合預設條件，將選取的待定自變量從所述預設回歸模型中刪除；
獲取所有保留在所述預設回歸模型的待定自變量。
7.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述根據所述自變量篩選策略、所述因變量和預設回歸模型，從所述多個待定自變量中，篩選出符合所述預設回歸模型的引入條件的待定自變量，包括：
當所述自變量篩選策略為雙向篩選策略時，將所述因變量引入所述預設回歸模型；
從所述多個待定自變量中選取第一待定自變量，對所述第一待定自變量做聯合假設檢驗，當所述檢驗結果符合第一預設條件，將所述第一待定自變量引入所述預設回歸模型；
從引入所述預設回歸模型的待定自變量中選取第二待定自變量，對所述第二待定自變量做聯合假設檢驗，當所述檢驗結果不符合第二預設條件，將選取所述第二待定自變量從所述預設回歸模型中刪除；
獲取所有保留在所述預設回歸模型的待定自變量。
8.一種疾病影響變量篩選裝置，其特征在于，所述裝置包括：
待定自變量獲取模塊，用于獲取待分析疾病的因變量，以及，獲取待分析疾病的多個待定自變量；
策略選取模塊，用于根據所述多個待定自變量從預存的多個候選篩選策略中確定自變量篩選策略；
篩選模塊，用于根據所述自變量篩選策略、所述因變量和預設回歸模型，從所述多個待定自變量中，篩選出符合所述預設回歸模型的引入條件的待定自變量；
自變量確定模塊，用于將所篩選出的所述待定自變量，作為與所述因變量相關的自變量。
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