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MSE-A期刊影响因子解读_2024影响因子查询(2024年12月精选)

内容来源：安定传媒所属栏目：新闻更新日期：2024-12-02

MSE-A期刊影响因子

高分秘诀！Joinpoint模型揭秘让我们先来看一张图：上图右滑第二张；这张图来自文章「Cancer incidence, mortality, and burden in China: a time-trend analysis and comparison with the United States and United Kingdom based on the global epidemiological data released in 2020」，发表在《Cancer Communications》上，影响因子高达15.283。这篇文章的高分秘诀就在于使用了Joinpoint回归模型。Joinpoint回归模型，也被称为片段回归（piecewise regression），其基本思想是将长期趋势线分成若干段，每段用连续性的线进行描述。该模型的核心是根据疾病分布的时间特征建立分段回归，通过若干连接点将研究时间分割成不同区间，并对每个区间进行趋势拟合和优化，从而更详细地评价全局时间范围内不同区间特异性的疾病变化特征。 1998年，Kim等人首次提出了Joinpoint回归模型。该模型对数据序列本身是否存在趋势等并没有严格要求，近年来越来越多的被研究者用来确定肿瘤、结核病、艾滋病、吸烟等的变化趋势分析。那么，如何才能做出如此精美的趋势图呢？这篇文章将带你一步步了解Joinpoint回归模型的建立方法，走过路过不要错过哦！一、模型介绍（一）基本原理 Joinpoint模型通过搜索建立所有可能存在Joinpoint点，并计算每种可能的情况下所对应的误差平方和及均方差，选择MSE最小的网格点为Joinpoint点，并根据选定的连接点和区间函数拟合方程参数。模型分为有线性模型（y=xb）和对数线性模型（lny=xb）两种（如下图）。（二）建模方法网格搜索法（grid search method，GSM）是Joinpoint默认采用的建模方法。GSM是将研究数据划分为网格，每个网格交点对应一个规划方案，然后在设定的区间内用固定步长逐点计算对应方程的性能指标，以确定最优函数。 Monte Carlo置换检验（permutation test）是Joinpoint软件默认的模型优化方法。通过这些步骤，你也能轻松掌握Joinpoint回归模型，并应用于自己的研究之中！

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