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J-GLOBAL ID：202002279713905048   整理番号：20A0398182

加法的非パラメトリックロジスティック回帰の局所線形を用いた高血圧リスク因子のモデリング【JST・京大機械翻訳】

Modeling of hypertension risk factors using local linear of additive nonparametric logistic regression

著者 (4件)： Ana E (Department of Mathematics, Faculty of Science and Technology, Airlangga University. Jalan Mulyorejo Kampus C UNAIR, Surabaya 60115, Indonesia.) ,  Chamidah N (Department of Mathematics, Faculty of Science and Technology, Airlangga University. Jalan Mulyorejo Kampus C UNAIR, Surabaya 60115, Indonesia.) ,  Andriani P (Undergraduate Student of Statistical Study Program, Department of Mathematics, Faculty of Science and Technology, Airlangga University. Jalan Mulyorejo Kampus C UNAIR, Surabaya 60115, Indonesia.) ,  Lestari B (Faculty of Mathematics and Natural Sciences, The University of Jember. 37 Kalimantan Street, Campus of Tegal Boto, Jember 68121, Indonesia.)
資料名： Journal of Physics: Conference Series  (Journal of Physics: Conference Series)
巻： 1397  号： 1  ページ： 012067 (9pp)  発行年： 2019年 
JST資料番号： W5565A  ISSN： 1742-6588  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 高血圧はその罹患率のためインドネシアにおける重大な健康問題になっているが,原因因子は患者の約90%について確認できなかった。種々の研究は,肥満,家族歴,ストレスレベル,心拍数,および健康でないライフスタイルという高血圧症を引き起こすいくつかの危険因子を見出している。この場合,変数は特定パターンのない回帰曲線を通して高血圧に影響を及ぼすと考えられる。また,著者らは,二値または二分位の応答変数を有するいくつかの予測子変数の間の機能的関係を記述する必要があり,応答変数に対する予測子変数の局所的影響を記述する必要がある。したがって,本研究では,年齢,ボディマスインデックス,心拍数,ストレスレベルによる高血圧症の症例をモデル化するために,局所線形推定器に基づく付加的非パラメトリックロジスティック回帰アプローチを使用する。本研究の結果は,25~30kg/m2(肥満)と正常心拍数(60~100)bpmの間のBMIを有する65歳以上の回答者の間で高血圧が最も一般的であり,それらのほとんどが軽度のストレス条件を経験していることを示した。モデルは,95パーセント(試料内)と89.47パーセント(試料外)の分類精度を得て,カットオフ確率値は0.4であった。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *高血圧症 ,  *加算 ,  心拍 ,  線形性 ,  *危険因子 ,  肥満 ,  インドネシア共和国 ,  ボディマスインデックス ,  線形予測 ,  ライフスタイル
準シソーラス用語： カットオフ ,  分類精度 ,  予測子 ,  健康問題 ,  *ロジスティック回帰分析 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 循環系の疾患  (GJ03000C) ,  疫学  (GB03000E)

タイトルに関連する用語 (5件)： 加法 ,  線形 ,  高血圧 ,  リスク因子 ,  モデリング