使用部分线性 Fréchet 单指标模型预测 NHANES 数据库中身体活动分布画像
统计方法学
2025-03-11 v2 应用统计
摘要
面向对象数据分析是现代统计科学中一个引人入胜且不断发展的领域，有望为生物医学应用作出重要贡献。该统计框架有助于开发新方法，以分析比传统临床生物标志物包含更多信息的复杂数据对象。本文将面向对象框架应用于分析以加速度计测量的身体活动水平，将其作为回归模型中的响应对象。与传统的汇总指标不同，我们利用近期提出的将身体活动数据表示为分布对象的方法，从而提供更精细且完整的个体在各监测强度区间的能量消耗画像。我们提出一种新颖的混合 Fréchet 回归模型，并应用于 2011–2014 年美国国家健康与营养检查调查（NHANES）的全国人口加速度计数据。该模型的半参数特性允许纳入关键变量（如年龄）的非线性效应，这些效应在生物学上已知对身体活动有微妙影响。同时，线性效应的纳入保持了其他变量（特别是种族和性别等分类协变量）的可解释性。所得结果从公共卫生角度具有重要价值，并可能催生针对美国特定亚群优化身体活动干预的新策略。
引用
@article{arxiv.2302.07692,
title = {Predicting Distributions of Physical Activity Profiles in the NHANES Database Using a Partially Linear Fr\'echet Single Index Model},
author = {Marcos Matabuena and Aritra Ghosal and Wendy Meiring and Alexander Petersen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.07692},
year = {2025}
}