医学大数据分析 课件 第1-8章 医学大数据概述-分类方法

医学大数据分析医学大数据概述高等教育出版社CONTENTS目录1基础知识2医学大数据分析的特点3医学大数据应用4医学数据的伦理问题1基础知识大数据的概念2012年3月22日，美国政府宣布投资2亿美元拉动大数据相关产业发展，将“大数据战略”上升为国家战略。2014年3月18日，“大数据”首次写入政府工作报告。关于促进大数据发展的行动纲要(国务院2015年9月5日)大数据的概念大数据的概念是指其规模、多样性和复杂性需要新的架构、技术、算法和分析方法来管理并从中提取有价值的、隐藏的知识的数据。大数据的概念基本知识：字节大小字节最小的基本单位是Byte（B），按照进率1024（即2的十次方）计算，顺序给出为：1B=8bit（位），一个英文字符1KB=1024B，一个句子1MB=1024KB，一个20页的幻灯片演示文稿或一本小书1GB=1024MB，书架上9米长的书1TB=1024GB，300小时的优质视频、美国国会图书馆存储容量的十分之一（TB，terabyte）1PB=1024TB，35万张数字照片太字节拍字节(PB)

1EB=1024PB，1999年全世界生成的信息的一半艾字节(EB)1ZB=1024EB，暂时无法想象泽它字节(ZB)1YB=1024ZB尧它字节(YB)……大数据的概念诊疗数据主要来自医院、诊所等医疗机构在临床诊治过程中产生的数据。研发数据主要来自科研机构、医药器械研发企业、研发外包公司等研发过程中产生的数据。互联网健康数据在医院外产生的、个人行为或感官产生的数据。一类是使用智能手机APP或可穿戴医学设备采集的体征类数据，另一类是在互联网医疗公司提供网络医疗服务过程中收集的网络医疗行为数据生物组学数据在细胞领域，基因测序技术几乎都形成了所有层面的各类“组学”数据，基因组学、代谢组学，蛋白质组学数据等等，由此产生了各种类型的生物组学数据库。医疗支付数据一切与付费相关的审核或报销的记录，如医院、医保部门、药店、互联网医疗公司、医疗器械供应商收集的病人支付数据、医药支付记录和报销赔付数据等。医学大数据的种类数据规模大大数据的特征数据增长快数据类型多样化真实性数据价值高谷歌数据中心备份系统服务器集群冷却系统存储阵列电力系统非洲亚洲欧洲南美洲北美洲在全球，谷歌约有36个数据中心，其中19个在美国，12个在欧洲，3个在亚洲，1个在俄罗斯，1个在南美。谷歌还计划在台湾、马来西亚、立匋宛、南加州等地区和国家建立数据中心。谷歌数据中心增长速度快---数据爆炸式增长（每分钟……）Twitter上发布98000+新微博13000+个iPhone应用下载Skype上37万+分钟的语音通话上传6600张新照片到flickr发出1.68亿+条EmailYouTube上上传600+新视频淘宝光棍节10680+个新订单Facebook上更新69.5万+条新状态12306出票1840+张数据类型多样化SocialMediaMachine/SensorDOC/MediaWebClickstreamAppsCallLogLog半结构化/非结构化数据价值高挖掘大数据的价值类似沙里淘金，从海量数据中挖掘稀疏但珍贵的信息。价值密度低，是大数据的一个典型特征。为了一点金子，需要保存全部沙子不完整性医学大数据的特征隐私性时序性冗余性2医学大数据分析的特点指导性分析是比较复杂的，需要数据、分析模型和各种领域知识规则相结合，以确定最佳的解决方案。标题描述性分析利用描述性分析可以分析患者使用的某种药物以及治疗的效果，如基于关联规则识别基因作为药物反应的候选驱动因素，分析抗癌药物的临床反应。诊断性分析分析结果和很多因素的相关性。典型的应用有应用多个因素（如诊断和处方药）对患者进行不同类型的划分，衡量住院风险。如利用回归分析识别65岁以上急诊患者摔倒和多种危险因素（平衡、步态、肌肉骨骼系统、视力、心血管状况、神经功能）的关系。预测性分析通常利用各种可变数据进行预测。各种可变数据如年龄，过去的治疗或疾病史，BMI，胆固醇等变量来预测是否易患心脏病，一个人年龄越大，患心脏病的可能性就越大，我们可以说年龄与心脏病发作的风险呈线性关系。大数据分析的类型描述性分析更复杂、更有价值诊断性分析预测性分析指导性分析发生了什么为什么会发生什么可能会发生该做些什么大数据分析的类型3医学大数据的应用临床决策支持药物研发药品研发大数据共享平台，以便用于寻找生物标志物，快速地找到用于药物研发的关键化合物、或用于药物疗效跟踪等。临床研究PubMed上搜索"real-worlddata"或者"real-worldevidence"，文献数从2012年的124篇增加到2020年的2314篇，其中直到2018年才达到千篇以上（1150篇）公共卫生健康管理个性化医疗4医学数据的伦理问题医学数据的收集、使用和保存等等，都会涉及数据主体（包括个人和群体）的相关权益。数据的收集是否基于个人自愿？数据主体是否知晓并允许这些数据基于特定的目的被收集和使用？他们是否同意将数据保存起来进行二次利用？基于哪些目的可以使用医学数据？医学数据及其处理为什么会涉及伦理问题？202020162019《中华人民共和国民法典》《涉及人的生物医学研究伦理审查办法》《中华人民共和国人类遗传资源管理条例》自然人的个人信息受法律保护。个人信息是以电子或者其他方式记录的能够单独或者与其他信息结合识别特定自然人的各种信息。伦理法律基础2016《涉及人的健康相关研究国际伦理准则》2013《赫尔辛基宣言》将所有使用医学数据开展的研究都纳入伦理委员会的监管范围。我国的《涉及人的生物医学研究伦理审查办法》（2016）则是采用了这种策略。与此同时，在设置这个基本伦理审查要求的基础上，考虑到伦理审查的质量和效率，还应对涉及医学数据的研究做进一步分类管理，包括考虑研究涉及的数据内容和敏感性特征，可能的风险，对公众健康和公共利益可能的影响等等，做到具体问题具体分析，并进一步采取恰当的伦理审查形式。伦理审查免除审查简易审查程序会议审查如果研究使用的数据信息是可以公开获取的，例如，通过公共可及的网络平台或开放式数据库等，且研究者记录信息的方式不会使受试者的身份被直接识别或通过相关识别物被间接的识别，那么，该研究可以考虑免除审查（exemption）。免除审查的决定需由伦理委员会做出。如果研究涉及的风险不大于最小风险（MinimalRisk），同时研究仅涉及去标识的数据，且研究者不会以任何方式尝试识别个体受试者，那么，该研究可以考虑使用快速审查（也称“简易审查程序”）。当研究大于最小风险，或不满足上述免除审查以及快速审查的条件时，均应采用会议审查。会议审查是涉及人的研究最常见的伦理审查方式，要求出席会议的伦理委员会委员满足法定人数要求，在充分讨论研究项目实施方案、知情同意书等伦理审查申请材料的基础上，形成审查决定伦理审查010203知情同意原则上，只要涉及前瞻性数据收集或者研究者在研究实施过程中会重新接触受试者，那么，就应该获得受试者明确的知情同意，以确保研究合法合规的开展。豁免知情同意对于仅涉及二次使用的医学数据相关研究，在伦理审查中，无论采取哪种伦理审查形式，伦理委员会都要审查并考虑该研究是否可能豁免知情同意。两种可以豁免知情同意的情形（1）利用可识别身份信息的人体材料或者数据进行研究，已无法找到该受试者，且研究项目不涉及个人隐私和商业利益的；（2）生物样本捐献者已经签署了知情同意书，同意所捐献样本及相关信息可用于所有医学研究的。知情同意THANKS本讲结束高等教育出版社医学大数据分析常用大数据工具高等教育出版社CONTENTS目录1Hadoop简介2Python简介3R语言简介4Matlab简介5Weka简介1Hadoop简介Hadoop主要架构核心模块HadoopCommon作为Hadoop体系最底层的一个模块，HadoopCommon主要用于支持其他Hadoop模块，提供各种常用工具，如配置文件和日志操作等。HadoopYarnYarn用于作业调度和集群资源管理，其中ResourceManager负责整个集群的资源管理分配，NodeManager负责单个节点的管理。HadoopMapReduceMapReduce用于进行大规模数据集的并行计算。Map阶段将任务分解到各服务器节点进行操作，生成键值对结果作为Reduce阶段的输入，Reduce对运算结果进行聚合汇总。HadoopDistributedFileSystem(HDFS)HDFS是Hadoop体系中数据存储管理的基础，能够提供对应用程序数据的高吞吐量访问，因此适合拥有超大数据集的应用程序。Hadoop主要架构01020304Hive是一个数据仓库，并提供了一套查询语言以帮助熟悉SQL编程的用户操作查询Hadoop上的数据Pig是一个对大型数据集进行分析和评估的平台，其突出优势在于可以经受住高度并行化检验Chukwa是一个开源的数据采集系统，用于管理大型分布式系统的数据Avro是一个数据序列化系统，支持将数据结构或对象转换为方便存储和传输的格式HBase是一个面向结构化数据的开源数据库，支持对大数据的随机实时读写访问Hadoop主要架构Mahout是一个可扩展的机器学习和数据挖掘库，以帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序ZooKeeper是一个分布式的服务框架，其目标在于将关键服务封装好，提供给用户简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统。可靠性能够检测并快速应对硬件频繁出现故障的情况扩展性高效性兼容性Hadoop特点通过增加集群节点，实现线性横向扩展，处理更大的数据集允许编写并行代码，并自动分配数据保证节点动态平衡，处理速度非常快基于Java开发，在所有平台上兼容2Python简介Python成为数据挖掘和人工智能等领域最受欢迎的一门编程语言Python庞大的标准库中，包含大量关于机器学习、自然语言和文本处理等人工智能相关的库和软件Python相较于其他面向对象编程语言学习更简单快速主流大数据处理平台(如Hadoop)提供了Python接口NumpyNumpy支持大量的维度数组与矩阵运算，同时也针对数组运算提供大量的数学函数库PandasPandas是基于Numpy构建的一个库，广泛应用于数据处理、清洗和分析等工作Scikit_LearnScikit-Learn是重要的机器学习库，包括多种机器学习算法，如分类、回归、降维和聚类等Python主要功能010203易读易用包含相对较少的关键字，结构简单清晰，语法定义明确，具有伪代码的本质免费开源可免费使用和拷贝，且使用者可自由对其进行研究和修改可扩展可以利用C/C++完成部分程序，之后在Python中调用它们可嵌入可以嵌入C/C++程序，向使用者提供脚本功能Python特点可移植由于其开源特性，可被移植到许多平台上正常运行丰富的库一个丰富且功能强大的标准库，可帮助处理各种工作，体现了其“功能全面”的理念。010203040506Anaconda是一个开源的Python发行版本，其涵盖了数据科学工作需要用到的常见的库，因此可以方便地利用Anaconda版本进行数据科学研究，其中已默认安装多种PythonIDE，例如JupyterNotebook和Spyder等Python环境介绍JupyterNotebook可将程序、说明文档、数学方程、可视化内容等组合到一个可分享的文档中，方便用户一目了然。在数据挖掘平台Kaggle上，绝大多数使用Python的数据爱好者使用JupyterNotebook来实现分析和建模的过程Python环境介绍3R语言简介R是一套完整的数据处理和制图软件系统主要功能：数据存储和处理、数组运算、统计分析、统计制图等主要优势：拥有丰富的软件包，其功能强大，易于访问，非常适合大数据分析R语言在数据分析和挖掘领域受到越来越多用户的认可，成为数据科学家的优先选择，也是科技公司、分析和咨询公司以及学术研究机构中进行大数据分析的流行语言R语言主要功能免费开源自由、免费、开放源代码的软件，支持在各主要计算机系统平台上运行简单易学丰富的包可视化能力强R语言特点语法简单易懂，容易掌握，且代码简洁易读软件包覆盖数据清洗、转换、分析等方面，降低了数据处理难度具有强大的数据绘图功能，可针对复杂数据进行可视化，也可兼容不同来源和格式的数据R软件的用户界面如图所示，上部由标题栏、菜单栏、快捷按钮栏组成，中间打开部分是控制台窗口RConsole，其中，符号“>”

表示命令行提示符，在该符号后可输入命令，之后按下回车键，R软件就会执行刚输入的一条命令R语言环境介绍区域2控制台窗口，其功能与R软件的控制台窗口相同，显示程序运行的信息区域3常用窗口为，环境标签窗口（显示当前变量的信息）和历史标签窗口（显示代码执行的历史记录）区域4常用窗口为，文件标签窗口（显示当前工作路径下的文件），图形标签窗口（显示绘制的图形），程序包标签窗口（显示已安装的程序包），帮助标签窗口（提供函数如何使用的帮助信息）区域1脚本窗口，可以在其中编写和保存R程序代码R语言环境介绍数值（numeric）变量：代表一个实数字符（character）变量：代表一个字符串逻辑（logical）变量：只有TRUE（真）和FALSE（假）两种取值变量类型R语言基础【例2-1】创建变量并赋值a<-5 #创建一个数值变量gender<-"female" #创建一个字符变量flag<-TRUE #创建一个逻辑变量向量是R语言中基本的数据对象，一个向量只能由相同数据类型的分量组成向量R语言基础【例2-2】创建、访问与修改向量a<-c(2,20,200) #创建一个向量a:220200a #显示向量a:220200[1]220200b<-1:6 #创建一个向量b:123456b #显示向量b:123456[1]123456b[5] #显示向量b中的第5个元素b[2]<-20 #修改向量b中第2个元素的值b #显示向量b:1203456[1]1203456因子是用于对数据进行分类并存储其类别的数据类型，可以记录一组数据中的类别名称和数目因子R语言基础【例2-3】创建并查看因子属性a<-factor(c('male','female','female','male','female')) #创建一个因子levels(a) #查看因子中的类别名称[1]"female""male"nlevels(a) #查看因子中的类别数目[1]2二维数组称为矩阵，矩阵也需由相同数据类型的分量组成矩阵R语言基础【例2-4】创建与访问矩阵(1)利用matrix函数直接创建矩阵a<-matrix(0,nrow=2,ncol=3) #创建一个2行3列矩阵a，其中元素均为0a #显示矩阵a输出结果为：

[,1][,2][,3][1,]000[2,]000(2)创建向量后，以列优先的次序创建矩阵v<-seq(0,10,by=2) #创建一个向量v:0246810b<-matrix(v,3,2) #将向量v以列优先的次序转化成3行2列矩阵bb #显示矩阵b输出结果为：

[,1][,2][1,]06[2,]28[3,]410二维数组称为矩阵，矩阵也需由相同数据类型的分量组成矩阵R语言基础【例2-4】创建与访问矩阵(3)创建向量后，以行优先的次序创建矩阵c<-matrix(v,3,2,byrow=TRUE) #将向量v以行优先的次序转化成3行2列矩阵cc #显示矩阵c输出结果为：

[,1][,2][1,]02[2,]46[3,]810(4)访问矩阵中的元素c[3,1] #显示矩阵c第3行和第1列交叉位置的元素输出结果为：8数据框与Excel表格类似，由行和列组成，每一列有一个列名，每一行有一个序号。与矩阵不同的是，数据框可存储不同的数据类型数据框R语言基础【例2-5】创建与访问数据框age<-c(6,14) #创建向量age为年龄数据name<-c("Audree","Andy") #创建向量name为姓名数据gender<-c("female","male") #创建向量gender为性别数据info<-data.frame(age,name,gender) #创建数据框infoinfo #显示数据框infoinfo[2,1]<-20 #修改info第2行和第1列交叉位置的元素值输出结果为：

agenamegender16Audreefemale214Andymale列表可以包含类型的对象组成，列表中的元素可以是向量、矩阵、数据框，甚至是其他列表列表R语言基础【例2-6】创建与访问列表(1)创建列表#创建列表x,包含三个元素，名称分别为a、b和c，类型分别为向量、矩阵和列表x<-list(a=c('Alex','Andy'),b=matrix(1:6,nrow=2),c=list('R',100))x #显示列表x输出结果为：$a[1]"Alex""Andy"$b[,1][,2][,3][1,]135[2,]246$c$c[[1]][1]"R"$c[[2]][1]100列表可以包含类型的对象组成，列表中的元素可以是向量、矩阵、数据框，甚至是其他列表列表R语言基础【例2-6】创建与访问列表(2)根据索引访问列表x[1] #根据索引访问列表中的第1个元素输出结果为：$a[1]"Alex""Andy"(3)根据名称访问列表x$b #根据名称访问列表中的元素b输出结果为：

[,1][,2][,3][1,]135[2,]246R软件安装选择菜单“程序包→安装程序包”，在弹出的“SecureCRANmirrors”对话框中选择一个中国的镜像，如“China(Beijing2)[https]”，在弹出的“Packages”对话框中选择要下载安装的程序包名称，点击“确定”即可完成RStudio软件安装选择菜单“Tools→InstallPackages”，在弹出的对话框中，输入需要安装的程序包名称，点击“Install”即可完成命令安装通过在控制台窗口中输入命令install.packages('packagename')安装程序包，例如：install.packages('ggplot2')命令括号中的ggplot2为安装的程序包名称R语言基础程序包是实现特定功能的函数包，R语言的使用在很大程序上借助于各种程序包的辅助。常用的程序包下载安装方式有以下三种方式程序包4MATLAB简介拥有上百个工程中需要用到的数学函数，可实现用户所需的多种计算功能，例如线性方程组求解、概率统计、最优化问题求解等图形处理功能，可应用于科学计算和工程绘图针对多个领域开发了功能强大的工具箱，用户可直接使用而不需要自行编写程序，工具箱覆盖到的领域包括神经网络、数据采集、信号处理、图像处理、概率统计等MATLAB主要功能功能强大扩充能力强编程效率高Matlab中的运算符大部分可直接用于矩阵间的运算，且拥有丰富的库函数，同时具有完备的绘图功能用户可根据需求方便创建新的库函数，以扩充Matlab的功能。另外可方便地与Fortran、C等语言接口，充分利用各种资源Matlab是一种面向科学与工程计算的高级编程语言，采用接近数学表达式的自然化语言。程序文件是一个纯文本文件，可通过任何文字处理软件对其进行编写和修改MATLAB特点区域2命令行窗口，主要用于显示除了图形之外的所有计算运行结果区域3命令历史记录窗口，记录所有命令的历史记录，并标明使用时间区域4当前文件夹窗口，可显示或设置当前工作目录及当前目录下的文件相关信息区域1编辑器窗口，可以在其中编写和保存Matlab程序代码区域5工作区窗口，可显示目前内存空间中所有变量的名称、值、数据类型等信息MATLAB环境介绍5Weka简介Weka(WaikatoEnvironmentforKnowledgeAnalysis)是一款基于JAVA环境下开发的机器学习以及数据挖掘开源软件。作为一个综合性数据挖掘工具，Weka集合了数据预处理、机器学习算法（分类、回归、聚类、关联规则）和交互式可视化界面等多种功能。Weka环境介绍探索者(Explorer)是用于探索数据的环境，提供了数据预处理、数据格式转化、数据挖掘算法（包括分类、回归、聚类、关联规则等）和数据可视化等功能Weka环境介绍实验者(Experimenter)是用于运行算法试验和管理算法方案的环境，用户可以创建、运行、修改和分析算法试验，并提供各种统计方法对不同方案进行比较，分析结果以判断哪种算法能够取得最佳效果Weka环境介绍知识流(KnowledgeFlow)是一个支持增量学习的环境，允许用户按照一定方式和顺序将代表数据源、预处理工具、学习算法、评估方法、和可视化模块的各图形构件组合在一起，形成一个数据流来处理和分析数据Weka环境介绍简单命令行(SimpleCLI)是为不提供自己的命令行界面的操作系统提供的一个环境，可以直接执行Weka命令，用于和用户进行交互Weka环境介绍THANKS本讲结束高等教育出版社医学大数据分析医学大数据的获取高等教育出版社CONTENTS目录1医学大数据的来源2结构化数据的获取3非结构化数据的获取4生物组学大数据的获取5医学公共数据库的获取1医学大数据的来源医学大数据的来源2结构化数据的获取以MySQL数据库为例，导出数据有三种方式：SQL语句导出数据SQL语句导出一个表到指定文件的命令为：select*from表名intooutfile'导出文件名'mysqldump导出数据Mysql提供的导出数据和表结构的命令为：mysqldump-u用户名-p密码数据库名>数据库名.sql数据库管理工具Navicat导出数据NavicatforMySQL是一款为数据库管理、开发和维护的图形界面前端工具，借助Navicat可以直接导出数据。直接导出信息系统为了和外界进行数据交换，通常提供API（应用程序编程接口）程序接口，一个API接口就是系统定义好的去完成某项任务的一个功能。API通过接口允许外部程序远程连接到该系统，并程序化地完成某任务，例如自动化执行指定数据的导入导出。API程序接口利用系统的导出功能sqlserver数据库导出excel方法利用系统的导出功能sqlserver数据库导出excel方法利用系统的导出功能在SAS中直接使用SQL

Server数据库中的数据利用系统的导出功能在SAS中直接使用SQL

Server数据库中的数据利用系统的导出功能在SAS中直接使用SQL

Server数据库中的数据利用系统的导出功能在SAS中直接使用SQL

Server数据库中的数据利用系统的导出功能在SAS中直接使用SQL

Server数据库中的数据利用系统的导出功能在SAS中直接使用SQL

Server数据库中的数据利用系统的导出功能在SAS中直接使用SQL

Server数据库中的数据Odbc连接成功后，打开SAS，新建逻辑库利用系统的导出功能在SAS中直接使用SQL

Server数据库中的数据利用数据采集工具3非结构化数据的获取网络爬虫（又称为网页蜘蛛，网络机器人），是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。实现方式编写爬虫程序使用采集工具，如八爪鱼网络爬虫网页文件下载数据<doc><url>/s2008/sourceoflife/</url><docno>f2467af22cd2f0ea-34913306c0bb3300</docno><contenttitle>中国西部是地球上主要干旱带之一，妇女是当地劳动力．．．</contenttitle><content>同心县地处宁夏中部干旱带的核心区，冬寒长，春暖迟，夏热短，秋凉早，干旱少雨，蒸发强烈，风大沙多。主要自然灾害有沙尘暴、干热风、霜冻、冰雹等，其中以干旱危害最为严重。由于生态环境的极度恶劣，导致农村经济发展缓慢，人民群众生产、生活水平低下，靠天吃饭的被动局面依然存在，同心，又是国家级老、少、边、穷县之一…［详细］</content></doc><doc><url>/20120612/n345424232.shtml</url><docno>0dadd5002ed2f0ea-34913306c0bb3300</docno><contenttitle>思源焦点公益基金救助孩子：永康</contenttitle><content>不满一岁的永康是个饱经病痛折磨的孩子，２０１１年７月５日出生的他，患有先天性心脏病、疝气，一出生便被遗弃。２０１２年１月８日，才５个月大的永康被发现呼吸困难，随后送往医院进行抢救治疗，病情稳定后于１月２８日出院。２０１２年２月１３号，永康在思源焦点公益基金的帮助下在医院接受手术治疗，术后仅８天，永康突发右侧腹股沟斜疝嵌顿及肠梗阻，又再次进行抢救治疗，术后进重症监护室。３月７日，几经病痛折磨的永康终于康复出院，目前他的病情已经稳定。</content></doc><doc><url>/20120629/n346847569.shtml</url><docno>be6bcb252fd2f0ea-34913306c0bb3300</docno><contenttitle>康师傅回应转卖废弃茶叶：下家承诺用废料做枕头</contenttitle><content>就废弃茶叶被转手事件发声明本报讯（记者刘俊）“我们也是受害者！”昨日，有媒体报道称康师傅的废弃茶叶被转手卖给不良商家、冒充名茶流入市场，康师傅的一位联系人这样说。康师傅昨日晚间发出声明表示生产废料处理商作出了“不良行为”，公司方面除表达严正关注的立场外，也已经配合政府有关单位进行调查。中止与生产废料厂商的合同康师傅在给本报的声明中确认，经查，与康师傅签订生产废料处理合同之厂商为吉安三石饲料商行，且系通过公开招标程序取得合同承揽资格，并签有保证透过合法渠道处理康师傅生产废料的承诺。昨日媒体报道的内容显示吉安三石饲料商行可能违反与康师傅签订之合同，即日起，康师傅已中止履行与吉安三石饲料商行的有关合同，并静待相关单位调查结果后从严追究责任。昨日，康师傅一位熟悉情况的人士告诉记者，这家商家是从去年三季度后开始给康师傅处理生产废料的枕头等业务的单据，没有想到还是出了这样的事情。康师傅是内地最大的即饮茶饮料生产商，其市场份额近四成。据媒体昨日曝光的二手茶叶的产业链，回收商行将康师傅泡过后的废弃茶叶以低价出售给不良商家，商家将茶叶运往外地进行加工出售。每年百万斤的二手茶叶被制成名茶出口国外或卖给国内企业。据报道，泡后的茶叶先是被运往广州增城新塘永和龟山，在烘干后被运往东莞麻涌的茶厂加工，然后集中运至浙江安吉凯丰茶叶有限公司（下称凯丰茶厂）进行再次加工。作者：刘俊（来源：广州日报）</content></doc><doc>例如：新浪微博的API开放了微博转发数、阅读数、点击量、粉丝信息等将近2000个接口，提供了多种流行编程语言如C++、Java、Python、Javascript、PHP等的开发工具包。基于API的数据获取APP数据的获取通过截获数据传输包的形式进行。抓包工具很多，例Charles，Fiddler等。使用抓包工具主要完成抓取App的HTTP或HTTPS协议请求数据。然后对APP进行编写程序模拟APP操作，对返回的信息进行解析，就可以得到想要的数据。另一个获取APP数据的方式是使用HOOK技术。APP的数据获取4生物组学大数据的获取医学大数据的来源四大类组学数据基因组学主要研究基因组的结构与功能、变异与进化、修饰与突变、基因表达与调控，以及对生物表型的影响等。转录组学主要研究细胞中基因的转录，加工和修饰，以及转录调控规律。蛋白质组学主要研究细胞、组织或生物体蛋白质组成、修饰、相互作用及其调控规律的科学。代谢组学（Metabolomics或Metabonomics）主要研究生物体内代谢物组成及其变化规律。组学大数据资源GEO数据库GEO数据库由美国国立生物技术信息中心（NationalCenterforBiotechnologyInformation，NCBI）于2000年创建并维护至今。GEO接收各类基于芯片（array-based）及序列（sequence-base）测定为基础的组学数据，包括基因表达、甲基化、染色质结构以及基因组与蛋白质互作用等不同层次的数据，是国际上功能基因组学原始数据重要汇集地之一，属于一级数据库。组学大数据资源SRA数据库隶属于NCBI的高通量测序数据库，用于存储来自高通量测序平台包括Illumina（GenomeAnalyzer、HiSeq、MiSeq等），Roche454GSSystem，AppliedBiosystemsSOLiDSystem，HelicosHeliscope，PacBioRS等原始测序数据和比对信息。GEO数据库高通量测序数据通过链接可以在SRA数据库中找到原始序列。通过SRAtoolkit可以下载原始测序数据。组学大数据资源TCGA数据库肿瘤基因组图谱（TheCancerGenomeAtlas，TCGA）是目前最为庞大的肿瘤基因信息资源库，旨在阐明体细胞突变对癌症发生和进展的影响。TCGA的价值不仅在于已取得的科研发现及对肿瘤医学的推动，其产生的多组学数据隐藏着大量有价值的信息可供继续挖掘和分析，是肿瘤分子生物学研究领域重要的数据源。TCGA官网数据的检索和下载可通过门户网站GDC（GenomicDataCommons）DataPortal。组学大数据资源IHEC表观基因组数据库表观基因组学（Epigenomics）主要在基因组水平上研究表观遗传修饰，例如DNA甲基化和组蛋白的翻译后修饰。IHEC（InternationalHumanEpigenomeConsortium）是国际人类表观基因组学联盟，主要目标便是绘制健康人及各种疾病状态下组织或细胞的表观基因组学图谱，促进这些表观基因组学数据的利用。通过IHEC数据门户可以浏览和免费下载其公共数据集。5医学公共数据库的获取国家人口与健康科学数据共享平台医学公共数据库医学公共数据库CHNS中国健康与营养调查（ChinaHealthandNutritionSurvey,简称CHNS）医学公共数据库儿科重症监护数据库（PaediatricIntensiveCaredatabase，简称PIC数据库）医学公共数据库世界卫生组织死亡数据库（WHOMortalityDatabase）THANKS本讲结束高等教育出版社医学大数据分析数据预处理高等教育出版社CONTENTS目录1为什么要进行预处理2数据对象及数据描述3预处理的主要方法1为什么要进行预处理为什么要进行数据预处理？为数据挖掘过程提供干净、准确、简洁的数据，提高数据分析的效率和准确性，是数据分析中非常重要的环节，高质量的分析结果必须依赖高质量的数据。为什么要进行数据预处理？现实世界的数据是“脏的”，具有以下问题：

数据重复不完整：有些感兴趣的属性缺少属性值含噪声的：包含错误，例如：年龄=“-10”不一致的：在编码或者命名上存在差异或者度量单位不同维度高正确性可靠性一致性高质量数据的特征完整性2数据对象及数据描述数据对象实体：客观存在并可相互区分的事物，如：一个病人、一张处方、一种药品属性：实体所具有的某一种特性。如：病人实体具有病历号、姓名、性别、出生年月、病情诊断等。域：属性的取值范围。数据对象用属性来描述。数据行对应数据对象具体实例，列对应属性。属性类型标称属性：即一些符号或者事物的名称例如：头发颜色={黑色，棕色，灰色，白色}二元属性：是一种标称属性，只有两个状态：0或1。对称的：性别非对称的：艾滋病毒的阳性和阴性结果。序数属性：其可能的值之间具有有意义的序或者秩评定，但是相继值之间的差是未知的。成绩={优，良，中，差}数值属性如：摄氏温度，华氏温度，重量，高度，速度离散属性分类属性定性，描述性的连续属性数值属性定量数据的基本统计描述识别数据的性质，把握数据全貌，识别数据的性质，凸显哪些数据值应该为噪声或离群点。数据的基本统计描述数据集中趋势度量数据离散趋势度量数据集中趋势度量数据集中趋势度量是用来衡量数据的分布的中心位置以及大部分数据的所属区域。主要包括：中位数(Median)众数(Mode)均值(Mean)数据离散趋势度量数据的离散趋势度量是用来衡量数据背离分布中心值的特征，表示数据的发散或散布状态，与集中趋势互相补充。常用的数据离散趋势度量包括：极差(Range)四分位数(Quartile)方差(Variance)标准差(StandardDeviation)变异系数(CoefficientofVariation)3数据预处理的主要方法数据预处理的主要方法数据提取数据集成数据清理数据变换数据压缩数据提取根据数据分析的目标，需要对收集到的数据进行提取和选择。选择的数据得当，会大大提高数据分析的效果，得到较高的准确性。数据集成将多个数据源中的数据整合到一个一致的存储中，减少数据集的冗余和不一致，有助于提高挖掘过程的准确性和速度。属性匹配问题冗余和相关性分析(针对属性)记录重复或不一致(针对记录)数据清理原始数据必然会出现数据缺失、异常值、数据不一致或错误数据等问题，这就需要在数据预处理时对这些数据进行数据清理。填充空缺值(不完整的数据)消除含噪声的数据数据清理——数据缺失删除缺失数据的记录：当数据属性缺少值占百分比大时，效果差人工填写：工作量大，可行性低使用属性的均值填充空缺值使用与给定元组属同一类的所有样本的属性均值使用一个全局变量填充空缺值：比如使用unknown或-∞使用最可能的值填充空缺值：使用像贝叶斯公式或判定树这样的基于推断的方法数据清理——噪声数据噪声：一个测量变量中的随机错误或偏差。引起噪声数据的原因数据收集工具的问题数据输入错误数据传输错误技术限制命名规则的不一致数据变换数据数字化变换数据离散化数据规范化1.数据数字化变换1、二值描述数据的数字化表示例如：性别的取值为“男”和“女”，进行如下变换：男→1，女→02、多值描述数据的数字化表示例如：信誉度为“优”、“良”、“中”、“差”有以下两种数字化表示的方法1.数据数字化变换第一种表示方法优→1，良→2，中→3，差→4第二种表示方法信誉度“优”信誉度“良”信誉度“中”100010001000信誉度为“优”→信誉度为“良”→信誉度为“中”→信誉度为“差”→将多值数据转换为二值数据2.数据离散化1、二值描述数据的数字化表示例如：性别的取值为“男”和“女”，进行如下变换：男→1，女→02、多值描述数据的数字化表示例如：信誉度为“优”、“良”、“中”、“差”有以下两种数字化表示的方法3.数据规范化规范化可以使所有属性有相等的权重，避免对度量单位选择的依赖性，数据需要规范化或者标准化。最小－最大规范化z-score规范化小数定标规范化3.数据规范化最小-最大规范化例：假定属性income的最小与最大值分别为12000美元和98000美元，把income映射到区间[0.0,1.0]。根据最小最大规范化，income值73600美元将变换为3.数据规范化z-score规范化(对离群点不敏感)例：假定属性income的均值和标准差分别为54000美元和16000美元。使用z-score规范化，值73600美元转换为3.数据规范化小数定标规范化例：假定A的取值由-986~917，进行小数定标规范化A的最大绝对值为986使用小数标定规范化，用1000除每个值-986规范化为-0.986，917被规范化为0.917其中，j是使Max(||)<1的最小整数数据压缩在不丢失有用信息的前提下对收集的数据集进行数据压缩。通过数据压缩可以缩减数据的存储空间，提高数据分析的处理效率。可以采用主成分分析的方法将原来众多具有一定相关性的属性列重新组合成一组新的互相无关的属性，而新产生的这组属性列的个数小于转换之前的属性个数，从而对数据进行了压缩。还可以对数据记录采用聚类、抽样、分层和回归等方式进行数据压缩，从而使数据量大幅缩减，但是数据的有用信息可以得到最大程度的保留。THANKS本讲结束高等教育出版社医学大数据分析回归分析高等教育出版社CONTENTS目录1回归概述2线性回归3非线性回归4logistic回归1回归概述回归概述2线性回归线性回归是回归分析中最基础的类型，可研究变量之间的线性关系。线性回归分析的主要目的在于确定最能反映因变量与自变量线性关系的直线方程。我们称该直线方程为线性回归方程。确定线性回归方程后，可通过假设检验验证变量间线性关系的显著性，继而得出统计学意义下因变量与自变量的关系，并且使用自变量的变化来预测因变量的变化。根据自变量的个数，线性回归可分为一元线性回归与多元线性回归。线性回归的概念线性回归：一元线性回归(1).一元线性回归方程线性回归：一元线性回归(2).一元线性回归参数的确定线性回归：一元线性回归(2).一元线性回归参数的确定线性回归：一元线性回归(2).一元线性回归参数的确定线性回归：一元线性回归(2).一元线性回归参数的确定线性回归：一元线性回归(3).一元线性回归的假设检验由样本观察值计算得到参数b0、b1以后，建立了线性回归模型，但是通过该模型得到的预测值和实际值的拟合程度如何？Y与X之间的线性回归关系是否真实？自变量对因变量的影响是否显著？要回答这些问题，需要进行拟合度、回归方程和回归系数的检验。线性回归：一元线性回归(3).一元线性回归的假设检验:拟合度的检验——决定系统R2对应于不同的xi值，观测值yi的取值是不同的。建立一元线性回归模型的目的，就是试图以x的线性函数（b0+b1x）来解释y的变异。那么，回归模型ŷ=b0+b1x究竟能以多大的精度来解释y的变异呢？又有多大部分是无法用这个回归方程来解释的呢？线性回归：一元线性回归(3).一元线性回归的假设检验:拟合度的检验——决定系统R2线性回归：一元线性回归(3).一元线性回归的假设检验:拟合度的检验——决定系统R2线性回归：一元线性回归(3).一元线性回归的假设检验:回归模型的线性关系检验——方差分析对于一个实际观测的样本，虽然可以用决定系数R2说明y与ŷ的相关程度，但由于样本存在抽样误差，即使总体回归系数β1=0，其样本回归系数b1也不一定为0。所以，用样本求得的回归系数b1不等于0，还不能直接得出X与Y之间存在线性回归关系的结论，必须对β1是否为0进行假设检验。X与Y之间是否存在线性回归关系，通常采用另一种方法进行检验，即方差分析法。方差分析由R.A.Fisher首创，也称为F检验。方差分析的基本原理是将因变量Y的总方差分解为能被回归方程解释的部分和不能被回归方程解释的部分，通过对两部分方差大小进行比较来检验整体回归方程是否具有统计学意义。线性回归：一元线性回归(3).一元线性回归的假设检验:回归模型的线性关系检验——方差分析线性回归：一元线性回归(3).一元线性回归的假设检验:回归模型的线性关系检验——方差分析线性回归：一元线性回归(3).一元线性回归的假设检验:回归系数的t检验线性回归：一元线性回归(3).一元线性回归的假设检验:回归系数的t检验线性回归：一元线性回归(4).举例某地方病研究机构关于大骨节病患儿开展了一项调查研究，结果如表5-1所示，其中肌酐含量为24小时测得的尿肌酐（单位为mmol）。试建立患儿年龄与尿肌酐含量之间的线性回归模型。线性回归：一元线性回归(4).举例患儿年龄作为预测变量X，与尿肌酐含量Y建立一元线性回归方程，结果见表5-2。线性回归：一元线性回归(4).举例线性回归：一元线性回归(4).举例线性回归：多元线性回归(1).多元线性回归方程线性回归：多元线性回归(2).多元线性回归的参数估计线性回归：多元线性回归(2).多元线性回归的参数估计线性回归：多元线性回归(2).多元线性回归的参数估计线性回归：多元线性回归(3).多元线性回归的假设检验多元线性回归与一元线性回归一样，需要对建立的多元回归方程进行假设检验，检验因变量y自变量x1,x2,…,xm之间是否存在线性关系？每个自变量对因变量是否具有显著性影响？即需要对回归模型和回归系数进行检验。线性回归：多元线性回归(3).多元线性回归的假设检验：回归模型检验——F检验线性回归：多元线性回归(3).多元线性回归的假设检验：偏回归系数检验线性回归：多元线性回归(3).多元线性回归的假设检验：偏回归系数检验线性回归：多元线性回归(3).多元线性回归的假设检验：偏回归系数检验线性回归：多元线性回归(3).举例27名糖尿病人的血清总胆固醇、甘油三脂、空腹胰岛素、糖化血红蛋白、空腹血糖的测量值列于表5-3中，试建立血糖与其它几项指标的多元线性回归方程。线性回归：多元线性回归(3).举例线性回归：多元线性回归(3).举例以糖尿病人的血清总胆固醇、甘油三脂、空腹胰岛素、糖化血红蛋白为自变量X1,X2,X3,X4，与空腹血糖Y，建立多元线性回归方程。多元回归得到的结果如表5-4所示。线性回归：多元线性回归(3).举例线性回归：多元线性回归(3).举例在多元线性回归中，当自变量较多时，可能存在自变量共线性的问题，即自变量之间存在线性关系。另外，有一些自变量可能对因变量影响很小。如何在为数众多的因素中选择变量，以建立和观测数据相应的“最优”的回归方程，是回归分析中非常重要的问题。通常情况下，研究者更希望回归方程包含有统计学意义的自变量，且方程较为简单，容易解释。选择最优回归方程的方法有全局法、逐步回归法。线性回归：最优回归方程的选择线性回归：最优回归方程的选择(1).全局法全局法的思想是从所有可能的自变量组合的回归方程中按一定标准挑选出“最优”回归方程。常用的判定回归方程优劣的统计量有：校正决定系数、Akaike信息准则(Akaikeinformationcriterion,AIC)，贝叶斯信息准则(BayesianInformationCriterion,BIC)等。线性回归：最优回归方程的选择(1).全局法：校正决定系数R2adj线性回归：最优回归方程的选择(1).全局法：Akaike信息准则AIC线性回归：最优回归方程的选择(1).全局法：贝叶斯信息准则BIC线性回归：最优回归方程的选择(2).逐步筛选法使用全局法，当自变量个数为n时，需要把所有包含1个，2个，…直至n个变量的线性回归方程全部按上述三种标准之一来判定其优劣，共有2n个模型的统计量需要进行计算。当n较大时，计算量较大；而且全局法并不能保证最优模型中每个自变量都有统计学意义。因此通常使用逐步筛选法来实现多元线性回归的最优模型选择。常见的逐步筛选方式有以下3种。线性回归：最优回归方程的选择(2).逐步筛选法:向前选择法向前选择法首先从只有常数项，没有自变量的回归方程开始，然后每次引入一个具有统计学意义（如设定偏回归系数进行t检验的值小于0.05作为检验标准），并且使模型的AIC减少最多的自变量，这样使模型中的自变量个数由少到多逐步增加，直到模型外的自变量均无统计学意义为止。相比全局法，这种方法工作量较小，但是先进入方程的变量可能受到后进入方程的变量的影响而变得统计学意义不显著，因而最后所得到的回归方程不一定是“最优”的，还得进一步作检验，剔除不显著因子。同时这种方法每一步都要计算偏回归系数，也比较麻烦。线性回归：最优回归方程的选择(2).逐步筛选法:向后剔除法向后剔除法首先建立一个包含所有自变量的回归方程，然后对各个自变量的偏回归系数分别进行假设检验，每次剔除一个无统计学意义（如偏回归系数进行t检验的P值大于0.05），并且剔除后模型AIC增加最少的自变量，直到不能剔除为止。向后剔除法适应于因子不多，特别是不显著因子不多的情况，但计算工作量仍然比较大；并且当某个自变量被剔除后，不再检验它在方程外的统计学意义。因此当一个自变量一旦被剔除后，该自变量就不可能再回到方程中了。线性回归：最优回归方程的选择(2).逐步筛选法:逐步法逐步法将向前选择法和向后剔除法相结合，从只有常数项、没有自变量的回归模型开始，将变量一个一个引入，每引入一个自变量后，对已选的变量逐个进行检验，当原引入的变量由于后面变量的引入而变得不显著时，要将其剔除。重复这个过程，直到既无显著的自变量选入回归方程，也无不显著的自变量从回归方程中剔除为止。经过若干步后，得到“最优”回归方程。线性回归：最优回归方程的选择(3).举例线性回归：最优回归方程的选择(3).举例线性回归：最优回归方程的选择(3).举例线性回归：最优回归方程的选择3非线性回归医学研究中X和Y的数量关系有时并不是线性的，如果用线性模型描述将丢失大量信息，甚至得出错误结论。这时可以用非线性回归（Nonlinearregression）或曲线估计(Curveestimation)方法来分析。本部分仅就一元非线性回归问题的四种常用方法：线性化方法、直接最小二乘法、二步法和多项式回归法。非线性回归线性化方法是最简单最常用的方法。它通过对变量作适当变换，将原变量的非线性关系转换为新变量的线性关系，建立起线性回归方程，然后再还原为原变量，这样建立曲线回归方程的方法称为线性化法。非线性回归:线性化方法(1).线性化方法常用的六类曲线非线性回归:线性化方法线性化法首先通过画散点图，确定非线性函数的类型，然后再考虑能否通过变量变换的方法使之线性化。

为了便于正确地选择合适的函数进行回归分析建模，我们给出通常选择的六类曲线如下所示(1).线性化方法常用的六类曲线:双曲线1/y=a+b/x非线性回归:线性化方法(1).线性化方法常用的六类曲线:幂函数曲线y=axb,其中x>0,a>0非线性回归:线性化方法(1).线性化方法常用的六类曲线:指数曲线y=aebx，其中参数a>0非线性回归:线性化方法(1).线性化方法常用的六类曲线:倒指数曲线,其中a>0非线性回归:线性化方法(1).线性化方法常用的六类曲线:对数曲线y=a+blnx非线性回归:线性化方法(1).线性化方法常用的六类曲线:S型曲线非线性回归:线性化方法如果实测数据的散点图大致围绕上面的某一曲线散布，就可采用与之相应的变换，使其转换为线性问题。(2).非线性回归的线性化步骤非线性回归:线性化方法绘制散点图，根据图形和专业知识选取曲线类型按曲线类型，进行曲线直线化变换建立直线化的直线回归方程，并作假设检验将变量还原，写出用原变量表达的曲线方程选取“最佳”曲线方程(3).非线性回归的线性化举例非线性回归:线性化方法某医科大学微生物学教研室以已知浓度X的免疫球蛋白A(IgA,μg/ml)作火箭电泳，测得火箭高度Y(mm)如下表5-7所示。试拟合Y关于X的非线性回归方程。(3).非线性回归的线性化举例非线性回归:线性化方法绘制如图5-7所示散点图，选择对数曲线进行变换曲线直线化变换：Ŷ=a+blnX(3).非线性回归的线性化举例非线性回归:线性化方法非线性回归结果如表5-8所示(3).非线性回归的线性化举例非线性回归:线性化方法类似于建立线性回归方程的方法，根据X,Y的原始观测数据，依据最小二乘原理，直接寻求方程中未知参数的最小二乘估计。对于非线性回归，由于回归方程是非线性函数，其正规方程组一般是超越方程（非代数方程），不能用代数方法求解，只能用数值解法，迭代计算出其近似解。非线性回归:直接最小二乘法例题现有15名重伤病人的住院天数X与预后指标数据Y如下表5-9所示，试拟合Y关于X的非线性回归方程。非线性回归:直接最小二乘法例题绘制如图5-8所示散点图，决定曲线类型非线性回归:直接最小二乘法例题根据绘制的散点图，该曲线符合指数曲线的形状，故用指数曲线对其进行线性化。画出直线化变换后的散点图如下非线性回归:直接最小二乘法例题建立线性回归方程非线性回归:直接最小二乘法例题非线性回归:直接最小二乘法例题两种模型的残差平方和如下表5-10所示。非线性回归:直接最小二乘法例题比较两个回归方程可见，对同一份样本采用不同估计方法得到的结果并不相同。主要因为曲线直线化以后的回归只对变换后的Y*(=lnY)负责，得到的线性方程可使Y*与其估计值之间的残差平方和最小，并不保证原变量Y与估计值之间的残差平方和也是最小。非线性回归:直接最小二乘法线性化方法与直接最小二乘法是建立曲线回归方程的基本方法。线性化方法计算方便，但误差较大。只能保证对变换后的回归方程满足总误差平方和最小，而不能保证还原后的回归方程的误差平方和最小。直接最小二乘法拟合精度较高，但计算量太大。结合二者的优点，克服各自的缺点，因此，将这两种方法结合起来，称为二步法。具体是先用线性化方法求出曲线方程线性化过程中无须变换的参数的最小二乘估计，再用直接最小二乘法求线性化过程中必须变换的参数的最小二乘估计非线性回归:二步法非线性回归:多项式回归法例题为了分析X射线的杀菌作用，用200千伏的X射线来照射细菌，每次照射6分钟用平板计数法估计尚存活的细菌数，照射次数记为t，照射后的细菌数y如下表5-11所示。非线性回归:多项式回归法例题试求：（1）给出y与t的二次函数回归模型；（2）在同一坐标系内做出原始数据与拟合结果的散点图（3）预测t=16时残留的细菌数；（4）根据问题实际意义选择多项式函数是否合适？非线性回归:多项式回归法例题非线性回归:多项式回归法例题非线性回归:多项式回归法例题非线性回归:多项式回归法4logistic回归线性回归用于分析呈正态分布的连续型因变量与自变量之间的线性依存关系。然而在医学研究中的因变量有时并不是服从正态分布的连续型随机变量，常常会出现因变量为二分类变量的情况，如发病与不发病、死亡与生存、有效与无效、复发与未复发等。此时线性回归不再适用，而logistic回归分析（logisticregressionanalysis）成功地解决了这一类问题。logistic回归属于概率型非线性回归，它对因变量进行一定的数学变换后再进行回归分析，在事件发生的概率与影响事件的因素间建立联系，并且具有明确的实际意义，是分析疾病与致病因子间联系的重要数据分析方法。logistic回归在多元线性回归中，,Y可以是任意的连续型变量。若Y表示二分类因变量（如疾病发生情况），事件发生时Y=1，事件未发生Y=0，事件发生的概率P(Y=1)记为P，则可以把P作为因变量建立与各自变量X1，X2，…，Xm的回归方程。但概率的取值范围为[0,1]，而的取值范围为（-∞，+∞），显然范围不同，因此不能直接建立联系，需要对概率P进行数学变换。logistic回归:回归模型logistic回归:回归模型logistic回归:回归参数的意义logistic回归:回归参数的意义

logistic回归系数通常采用最大似然法(maximumlikelihoodestimate,MLE)进行估计。最大似然法首先根据样本建立一个似然函数，然后求出似然函数达到最大值时参数的取值此时，参数的取值即为参数的极大似然估计值。似然函数是一种关于统计模型参数的函数，等于给定参数后样本结果出现的概率。logistic回归:回归的参数估计logistic回归:回归的参数估计得到回归系数的估计值后，还需要对其进行假设检验。与多元线性回归类似，logistic回归的假设检验包含模型检验和单个回归系数的检验。回归模型的检验假设

H0：β1,β2,…,βm=0；H1：β1,β2,…,βm不全为0；回归系数的检验假设

H0：βj=0；H1：βj≠0；常用的检验方法有似然比检验和Wald检验。logistic回归:回归的假设检验(1).似然比检验(likelihoodratiotest)logistic回归:回归的假设检验(2).Wald检验logistic回归:回归的假设检验表5-12是一个研究饮酒（X1）、吸烟（X2）与食道癌（Y）关系的病例-对照资料，试作logistic回归分析。logistic回归:应用logistic回归:应用logistic回归:应用THANKS本讲结束高等教育出版社医学大数据分析数据降维高等教育出版社CONTENTS目录1数据降维简介2主成分分析方法3Lasso算法4思考题1数据降维简介

数据降维（DimensionReduction）就是指采用某种映射方法，将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中。降维的本质是学习一个映射函数f:x->y，其中x是原始数据点的表达，也是目前最常用的向量表达形式。y是数据点映射后的低维向量表达，通常y的维度小于x的维度。f可能是显式的或隐式的、线性的或非线性的。数据降维的概念监督学习中的训练数据降维图像处理的特征降维数据降维的优点在监督学习中，当训练数据的维数很多时候，很容易引起过拟合的问题，因为数据维度高意味着模型的变量多，也就是所用模型的复杂度很高。这种情况下使用数据降维对训练数据的自变量进行降维能有效解决过拟合问题，还能使模型的工程实现难度降低，更容易得到正确的参数估计值；并且有效地消除随机噪声因素的影响，更好地抓住数据的主要特征。图像处理常常涉及很高维的数据，比如对于一个长边有m个像素点，宽边有n个像素点的图片，表示它的向量为m*n维。处理这种高维数据是很困难的，因此我们常常使用数据降维的方法减少图像特征，使图像信息浓缩到较低维度的向量。数据降维的直观好处是降低维度，便于计算和可视化，其更深层次的意义在于提取有效信息，摒弃无用信息。数据降维的应用主成分分析法主成分分析法（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是一种有效的常用数据降维方法，主要用在指标综合评价、减少特征数量等方面。Lasso方法Lasso(Leastabsoluteshrinkageandselectionoperator)是1996年由多伦多大学RobertTibshirani提出的，是另一种数据降维方法，该方法不仅适用于线性情况，也适用于非线性情况。数据降维主要有以下两种方法数据降维的方法2主成分分析方法

主成分分析主要用在指标综合评价、减少特征数量等方面，例如证券投资、医院综合评价、经济评价、教学质量评价、财务管理与分析等众多领域。主成分分析在医学领域有不少应用，例如臧书芹将PCA应用于直肠癌新辅助放射化学治疗效果磁共振影像，共提取到1409个组学特征，采用PCA法进行特征值降维，将影像组学特征重新组合为新的特征，选取前5个最能代表整个影像组学特征矩阵的特征。王琪如将PCA用百岁老人健康状况综合评价的37项生化指标进行降维后得到8个综合指标。主成分分析主要应用领域基本原理主成分分析的定义主成分分析是设法将原来变量重新组合成一组新的互相无关的几个综合变量，同时根据实际需要从中取出几个较少的综合变量尽可能多地反映原来变量信息的方法。主成分分析的R语言实现在R语言中实现主成分分析可使用princomp()函数。主成分分析的优缺点主成分分析的优点是可以提取数据的主要信息，并且其误差最小。缺点是主成分分析将所有的样本（特征向量集合）作为一个整体对待，去寻找一个均方误差最小意义下的最优线性映射投影，而忽略了类别属性，而它所忽略的投影方向有可能刚好包含了重要的可分性信息。主成分分析的步骤主成分分析的步骤包括对各原始数据进行标准化，再求出相关矩阵，接着求出相关矩阵的特征值和特征值所对应的特征向量，最后提取主成分并获得主成分的表达式。01020304主成分分析基本原理不同指标在类型、量纲和数量级上存在差别，因此需要对数据进行标准化处理，通过适当的变化，转换为无量纲的标准化指标。对原始数据进行标准化处理

主成分分析步骤01计算样本相关系数矩阵

主成分分析步骤02

主成分分析步骤03计算主成分贡献率及累计贡献率

主成分分析步骤04计算主成分得分

主成分分析步骤05在R语言中实现主成分分析可使用princomp()函数，其格式有两种：格式一：princomp(formula,data=NULL,subset,na.action,...)格式二：princomp(x,cor=FALSE,scores=TRUE,covmat=NULL,subset=rep(TRUE,nrow(as.matrix(x))),...)上述函数中，cor默认值为FALSE，表示指示计算应该使用相关矩阵，如果cor=TRUE，表示计算应该使用协方差矩阵；scores默认为TRUE，指示是否计算每个主成分上的分数。princomp()函数的返回值参数包括sdev为标准差、loadings为特征向量矩阵、scores为每个主成分上的分数。主成分分析的R语言实现应用场景主成分分析应用实例为了研究全国各地区医疗发展状况，以