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维克多·基普尼斯;道格拉斯·米德图恩;丹尼斯·巴克曼（Dennis W.Buckman）。;凯文·多德（Kevin W.Dodd）。;Patricia M.Guenther。;Krebs-Smith，Susan M。;艾米·苏巴尔（Amy F.Subar）。;珍妮特·图兹。;雷蒙德·卡罗尔。;劳伦斯·弗里德曼。

用多余零和测量误差建模数据：应用于评估偶然消费的食物和健康结果之间的关系。 （英语） Zbl 1181.62182号

生物计量学 65，第4期，1003-1010（2009）.
小结：对偶尔食用的食物进行膳食评估会产生非负数据，这些数据有多余的零和测量误差。J.A.图兹等[J.Am.Diet.Assoc.106，1575–1587（2006）]描述了一种通用统计方法（国家癌症研究所方法），用于对两次或两次以上24小时召回（24HR）报告的此类食物摄入量进行建模，并证明其用于估计食物在普通人群中的正常摄入量分布。我们建议对该方法进行扩展，以预测此类食品的个人日常摄入，并评估日常摄入与健康结果的关系。根据测量误差修正的回归校准方法，一般将个人正常摄入量预测为条件平均摄入量，给定24HR报告摄入量和健康模型中的其他协变量。该方法的一个特点是，可以使用与正常摄入量潜在相关的额外协变量来提高正常摄入额和饮食健康结果相关性的估计精度。将该方法应用于美国餐桌就餐研究的数据，我们量化了通过将食物频率问卷（FFQ）中报告的摄入频率作为校准模型中的协变量而获得的提高的精确度。然后，我们通过使用国家健康和营养检查调查的数据，展示了评估女性血液汞水平与鱼类摄入量之间线性关系的方法，并在包括FFQ信息时显示出更高的精确度。最后，我们给出了在这种情况下评估所提方法性能的仿真结果。

引用于16文件

MSC公司：

62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析
62号02 生存分析和删失数据中的估计

关键词：

饮食测量误差;膳食调查;偶尔食用的食物;超额零模型;食物频率调查表;鱼;个人正常摄入量;水星;非线性混合模型;回归校准;24小时召回
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{V.Kipnis}等人，《生物统计学》65，第4期，1003--1010（2009；Zbl 1181.62182）
全文： 内政部 链接

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