孤独症研究中Hurdle模型的变量选择方法

发布时间：2017-10-01 01:15

  本文关键词：孤独症研究中Hurdle模型的变量选择方法

  更多相关文章： 孤独症 过度离散 零膨胀 计数数据 Hurdle模型 自适应LASSO 变量选择

【摘要】：【目的】在研究孤独症等心理学课题的研究过程中,我们经常会碰到一类计数数据,它们会呈现过度离散和零度膨胀等特征。为了探索影响孤独症的真正影响因素,本文提出一种全新的基于Hurdle模型基础上的自适应LASSO变量选择方法 Hurdle-ALASSO,用于实现对这类计数数据的变量选择。【方法】对24名孤独症患者、26名精神发育迟滞患者和28名正常人士分别进行面部识别实验,分别记录他们的眼动轨迹计数数据。利用Hurdle-ALASSO方法对三组具有过度离散和零膨胀特征的眼动轨迹计数数据进行重要变量的筛选。【结果】影响参与者面孔识别的主要因素包括观察路径、注视面孔时间和注视脸部各部位的时间比例。孤独症患者脸部识别的认知过程与精神发育迟滞患者和正常人士相比存在差异,且路径扫视次数并不是导致差异的因素。【结论】Hurdle-ALASSO方法能有效地实现对具有零膨胀和过度离散特征的心理学类计数数据进行变量选择。
【作者单位】： 中山大学数学与计算科学学院;中山大学华南统计科学研究中心;中山大学中山医学院;北京大学心理学系;中山大学哲学系//逻辑与认知研究所;汕头大学医学院;
【关键词】： 孤独症 过度离散 零膨胀 计数数据 Hurdle模型 自适应LASSO 变量选择
【基金】：国家“973计划”项目(2012CB517900) 国家自然科学基金项目(11271383) 优秀青年科学基金项目(11322108) 中央高校基本科研业务经费青年教师培育项目(113003161113)
【分类号】：R749.94
【正文快照】： 汕头大学医学院,广东汕头515041)[J SUN Yat-sen Univ(Med Sci),2015,36(4):505-511]孤独症是一种由多种不同原因引起的以社会交往障碍为核心表现的综合征,涉及到感知觉、情感、语言、思维与行为等多方面的发育障碍。它也是广泛发育障碍性疾病中最为常见和典型的一种[1]。据不

【共引文献】

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本文编号：951493