基于MCP估计的两部模型及其在家庭医疗费用影响因素分析中的应用

发布时间：2023-10-01 21:43

　　目的阐明基于惩罚估计的两部模型原理,并借助该方法分析家庭医疗费用的影响因素。方法利用最小最大凹罚(minimax concave penalty,MCP)似然估计方法估计未知参数,并与桥惩罚(Bridge)、最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)惩罚以及不加惩罚得到的结果对比。结果年龄、月收入与医疗费用呈正相关;受教育年限、家庭人口数与医疗费用呈负相关;城市人群、女性、有工作、有医保、未婚人士更有可能产生医疗费用。同时表明,基于惩罚得到的估计结果更符合研究实际的客观解释。结论相对于极大似然估计、Bridge惩罚、LASSO惩罚,基于MCP惩罚似然估计得到的均方误差、标准差以及对应的经验风险函数值等更稳定、偏差更小。

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【文章目录】：
模型及研究方法
    1.模型建立
    2.研究方法
模拟研究
    1.模拟1
    2.模拟2
实例分析
    1.数据来源及预处理
    2.结果与分析
结 论



本文编号：3849477