【摘 要】
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目的 结合具体实例和R Studio语言代码，实现临床医学数据分析的贝叶斯分位数回归应用，展现贝叶斯分位数回归的优势，为提高医学研究的准确率提供参考。方法 所用数据来自首都临床特色应用研究专项250例膝骨关节炎患者临床资料。构建数据集下的贝叶斯分位数回归模型，进行患者血清IgG与年龄之间关系的探讨。结果 根据马尔可夫链收敛，判断贝叶斯分位数回归从各个参数的后验分布中进行Gibbs抽样得到的参数估计
【基金项目】
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首都临床特色应用研究专项（编号：Z181100001718165）； 北京中医药薪火传承“3+3”工程刘寿山名家研究室（编号：2022-SZ-A-50）；
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目的 结合具体实例和R Studio语言代码，实现临床医学数据分析的贝叶斯分位数回归应用，展现贝叶斯分位数回归的优势，为提高医学研究的准确率提供参考。方法 所用数据来自首都临床特色应用研究专项250例膝骨关节炎患者临床资料。构建数据集下的贝叶斯分位数回归模型，进行患者血清IgG与年龄之间关系的探讨。结果 根据马尔可夫链收敛，判断贝叶斯分位数回归从各个参数的后验分布中进行Gibbs抽样得到的参数估计有效。将所得系数代入回归公式，得到不同分位数下回归公式：Y1=-6.022 063 47+2.026 913 73X-0.015 077 69X~2……Y5=24.610 542 414-0.395 059 497X+0.004 205 064X2，据此可以发现，膝骨关节炎患者血清IgG含量明显随着年龄增长逐渐升高。结论 贝叶斯分位数回归参数估计结果精确，可信程度较高，在小样本条件下也可以得到可靠参数信息，在临床医学数据分析中具有很大的优势，具有一定推广价值。
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