探讨职业病发病率统计预测的两种方式及比较(2)
L(θ)=∏ni=1pyii(1-pi)(1-yi)
为了简化计算，通常取似然函数的对数形式，InL(θ)=∑ni=1[yiInpi+(1-yi)In(1-pi)]
通过解似然方程组：1nL(θ)α=0，1nL(θ)βj=0[4]可以求得其中某一参数的估计值。并且可以通过拟合度检验，来检查所建立模型与所调查实际情况的数据吻合程度。
2.2 线性回归模型的应用效果
刘宝龙[5]等选取了资料可靠的27个单位的粉尘暴露工人以及尘肺病患者作为研究对象，建立工龄，工龄平均浓度和粉尘毒性三个因素和尘肺发病率的回归模型，并且进行了模型拟合度检验，结果显示对人群的符合率较高，对相关单位的尘肺发病率预测有较好的适用性。唐惠红[6]等人在研究青壮年结核病发病率的时候更是用14个变量进行多因素回归分析 ......
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通过解似然方程组：1nL(θ)α=0，1nL(θ)βj=0[4]可以求得其中某一参数的估计值。并且可以通过拟合度检验，来检查所建立模型与所调查实际情况的数据吻合程度。
2.2 线性回归模型的应用效果
刘宝龙[5]等选取了资料可靠的27个单位的粉尘暴露工人以及尘肺病患者作为研究对象，建立工龄，工龄平均浓度和粉尘毒性三个因素和尘肺发病率的回归模型，并且进行了模型拟合度检验，结果显示对人群的符合率较高，对相关单位的尘肺发病率预测有较好的适用性。唐惠红[6]等人在研究青壮年结核病发病率的时候更是用14个变量进行多因素回归分析 ......
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