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AUXAL程序可以在您的桌面上對(duì)來自縱向增長(zhǎng)研究的數(shù)據(jù)進(jìn)行快速的分析。該程序?qū)φ玖⒏叨然蚺P位長(zhǎng)度的人體生長(zhǎng)進(jìn)行結(jié)構(gòu)性和非結(jié)構(gòu)性生長(zhǎng)學(xué)分析。它提供高度、速度和加速度的生長(zhǎng)曲線的準(zhǔn)確擬合或平滑，并在出版物質(zhì)量圖形輸出中顯示高度和速度曲線。
定位和描述速度的Maxima值和Minima值。該程序可以一次性分析多個(gè)案例的數(shù)據(jù)，并對(duì)結(jié)果進(jìn)行縱向和橫截面匯總。采用貝葉斯估計(jì)方法，該程序能夠?qū)⒔Y(jié)構(gòu)模型擬合到不完善的縱向數(shù)據(jù)。該設(shè)施可以從由隨機(jī)年齡開始的短期研究樣本組成的混合縱向數(shù)據(jù)中估計(jì)整個(gè)生長(zhǎng)周期的結(jié)構(gòu)平均曲線。它還可以根據(jù)成熟前的一個(gè)或多個(gè)身高測(cè)量來預(yù)測(cè)成熟或全部其他年齡的身高。
AUXAL 的特點(diǎn)包括
使用 BTT 模型或 JPA2 模型進(jìn)行結(jié)構(gòu)分析
通過殘差的傅里葉變換或核平滑進(jìn)行非結(jié)構(gòu)分析
由易于準(zhǔn)備的 ASCII 命令文件控制的程序
可以從固定列或自由列 ASCII 文件中讀取數(shù)據(jù)
可以從數(shù)據(jù)記錄中任意位置的其他字段中選擇自由列字段
連續(xù)時(shí)間點(diǎn)的數(shù)據(jù)可以在單獨(dú)的記錄上或在一個(gè)長(zhǎng)記錄上
在每種情況下，可以根據(jù)年齡或身高范圍選擇觀察值
可以根據(jù)提供的列表選擇或省略大型研究中的案例
AUXAL 4使用與AUXAL 3相同的經(jīng)驗(yàn)貝葉斯估計(jì)程序，但有新的特點(diǎn)和改進(jìn)，擴(kuò)展了程序的功能，使其更方便使用。估計(jì)模型參數(shù)的人口協(xié)方差矩陣的準(zhǔn)確性得到了提高。盡管來自Fels縱向研究的數(shù)據(jù)檔案繼續(xù)作為幾個(gè)模型的默認(rèn)先驗(yàn)分布平均值和協(xié)方差矩陣的來源，但更準(zhǔn)確的估計(jì)協(xié)方差矩陣提供了AUXAL4的先驗(yàn)。當(dāng)用戶想要用基于其他縱向數(shù)據(jù)的先驗(yàn)分布取代了當(dāng)前工作中的先驗(yàn)分布時(shí)，所涉及的步驟已經(jīng)簡(jiǎn)化。
出現(xiàn)在摘要輸出列表末尾的結(jié)構(gòu)平均曲線的評(píng)估高度現(xiàn)在包括任意給定年齡的身高標(biāo)準(zhǔn)誤差。它們有助于對(duì)結(jié)構(gòu)平均曲線的分組比較進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。標(biāo)準(zhǔn)誤差是根據(jù)參數(shù)的估計(jì)人口協(xié)方差矩陣和結(jié)構(gòu)平均曲線在任意給定年齡點(diǎn)相對(duì)于參數(shù)的導(dǎo)數(shù)計(jì)算的。如果當(dāng)前分析中的案例來自與假設(shè)的先驗(yàn)分布相同的人群，則在這些計(jì)算中使用先驗(yàn)的默認(rèn)協(xié)方差矩陣。如果當(dāng)前樣本的規(guī)模大到足以證明大樣本假設(shè)的合理性，可以使用當(dāng)前工作中估計(jì)的人群協(xié)方差矩陣來代替默認(rèn)值。
為混合縱向數(shù)據(jù)的橫截面分析增加了設(shè)施。它們包括給定年齡段平均身高的標(biāo)準(zhǔn)誤差，以及評(píng)估任意給定年齡段身高的所謂合理值的規(guī)定，允許對(duì)混合縱向數(shù)據(jù)的群體差異進(jìn)行常規(guī)的多變量分析。當(dāng)每個(gè)案例在每個(gè)區(qū)間有一個(gè)觀察到的身高時(shí)，標(biāo)準(zhǔn)誤差是準(zhǔn)確的。否則，它是保守的；在該區(qū)間內(nèi)的額外觀測(cè)信息，但很難評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)誤差的減少，因?yàn)檫@些觀測(cè)是相關(guān)的。
更改的命令、選項(xiàng)和關(guān)鍵詞
MEAN和COVARIANCE命令
新選項(xiàng)：輸入
這些命令允許用戶用與當(dāng)前分析更相關(guān)的先驗(yàn)均值和協(xié)方差矩陣來替換。如果新版本的群體均值和協(xié)方差已經(jīng)被程序估計(jì)并通過SAVE命令的MEAN關(guān)鍵字保存，那么這些命令中新選項(xiàng)的出現(xiàn)會(huì)自動(dòng)從SAVE命令創(chuàng)建的現(xiàn)有文件中提取均值和/或協(xié)方差矩陣。在沒有import選項(xiàng)的情況下，均值或協(xié)方差矩陣將按照AUXAL的標(biāo)準(zhǔn)順序從包含參數(shù)值的現(xiàn)有文件中讀取。
ERROR命令
為了抑制maximum后驗(yàn)眼估計(jì)程序收斂失敗而設(shè)置較大的誤差標(biāo)準(zhǔn)差（SD）不再是全局要求的?，F(xiàn)在它只適用于那些在模型參數(shù)迭代估計(jì)中沒有收斂的病例。當(dāng)這種情況發(fā)生時(shí)，程序會(huì)自動(dòng)嘗試重新估計(jì)，至多五次、誤差SD值不斷增加。如果隨后獲得收斂，結(jié)尾的SD值會(huì)出現(xiàn)在案例處理列表中。這些調(diào)整通常會(huì)減少收斂失敗的次數(shù)。（如果通過調(diào)用技術(shù)選項(xiàng)UNCOR來忽略各年齡段殘差的自相關(guān)性，收斂失敗的情況也會(huì)減少）。
ERROR命令不再需要了，但仍可使用。
技術(shù)命令
新選項(xiàng)：SAMPLE
如果該選項(xiàng)存在，程序?qū)⒏鶕?jù)當(dāng)前工作中估計(jì)的模型參數(shù)的人口協(xié)方差矩陣來計(jì)算任意給定年齡的結(jié)構(gòu)平均曲線的標(biāo)準(zhǔn)誤差。否則，默認(rèn)的先驗(yàn)分布是計(jì)算中協(xié)方差矩陣的來源。
新關(guān)鍵詞：PLSEVAL=t
如果PROCEDURE命令的EVALUATE關(guān)鍵字存在，并且使用SAVE命令的EVAL關(guān)鍵詞保存了連續(xù)年齡段的病例評(píng)估高度，那么在假設(shè)每個(gè)年齡段的測(cè)量誤差分布的平均值為0，標(biāo)準(zhǔn)偏差等于單個(gè)病例誤差方差的平方根的情況下，評(píng)估高度被轉(zhuǎn)換為可信的值。
在每個(gè)評(píng)估的身高中加入一個(gè)來自該分布的隨機(jī)偏離值。可以用這些值作為數(shù)據(jù)，通過多變量方差分析來分析橫截面平均生長(zhǎng)的群體差異。它們的抽樣方差包括抽樣案例的影響，以及測(cè)量誤差和方程誤差的影響（也見SAVE命令）。
量t是隨機(jī)數(shù)發(fā)生器的種子—任意大于1且小于2147483647的整數(shù)。
新的關(guān)鍵字：ONLY=u
該關(guān)鍵字允許程序直接從用戶提供的參數(shù)手段值（可能是其他研究者的分析值）中計(jì)算結(jié)構(gòu)平均曲線的標(biāo)準(zhǔn)誤差。這些參數(shù)需按照有關(guān)模型的標(biāo)準(zhǔn)順序使用MEAN命令來輸入。數(shù)量u是樣本中獲得假定平均值的病例數(shù)。然后，程序需要在一個(gè)至少有幾個(gè)案例的虛擬工作中執(zhí)行。曲線的繪制與平常一樣。在這些計(jì)算中使用默認(rèn)的先驗(yàn)協(xié)方差矩陣。
SAVE命令
關(guān)鍵字：COVARIANCE
這個(gè)關(guān)鍵詞在AUXAL3中沒有實(shí)現(xiàn)。現(xiàn)在它可以使用了。
選項(xiàng)：HGTROW
如果案例高度或可信值高度被評(píng)估，該選項(xiàng)將以空格分隔的數(shù)值行列出輸出：否則，數(shù)值將以單列列出。
調(diào)整不同種群的先驗(yàn)參數(shù)
如果有合適的縱向成長(zhǎng)研究中N個(gè)案例的大樣本測(cè)量結(jié)果 ，模型參數(shù)的群體平均協(xié)方差矩陣可以從每個(gè)案例的MAP估計(jì)和后驗(yàn)協(xié)方差矩陣中估計(jì)出來。
因?yàn)樵诠烙?jì)參數(shù)均值和協(xié)方差的先驗(yàn)分布中需要群體均值和協(xié)方差矩陣，所以在使用時(shí)需要一個(gè)“引導(dǎo)“程序。開始，從BTT、JPA2或Jenss-Bayley模型的現(xiàn)有AUXAL先驗(yàn)開始。只要每個(gè)案例中間隔良好的數(shù)據(jù)點(diǎn)和數(shù)量超過20個(gè)，用這個(gè)臨時(shí)先驗(yàn)通過案例就能得到一個(gè)很好的人口數(shù)量近似值。修訂后的先驗(yàn)可以通過SAVE命令保存到一個(gè)外部文件中。
>SAVE means='priors.par'
priors.par文件包含模型參數(shù)的估計(jì)種群平均值和種群協(xié)方差矩陣。
第二次或第三次運(yùn)行，每次都替換所產(chǎn)生的臨時(shí)先驗(yàn)，將產(chǎn)生足夠準(zhǔn)確的種群均值和協(xié)方差矩陣估計(jì)，以便實(shí)際用于模型參數(shù)的MAP估計(jì)。從上一次運(yùn)行中獲得先驗(yàn)是通過命令讀入程序的。
>MEAN MALE FILE='male. mea';
>COVARIANCE MALE FILE='male.cov'。
【英文介紹】
Overview
Fast, comprehensive analysis of data from longitudinal growth studies is now available on your desktop with the AUXAL program from SSI.
The program performs both structural and nonstructural auxological analysis of human growth in standing height or recumbent length. It provides accurate fitting or smoothing of growth curves for height, velocity, and acceleration and displays the height and velocity curves in publication quality graphic output.
Maxima and minima of velocity are located and described. Data from multiple cases can be analyzed in one pass through the program and the results summarized both longitudinally and cross-sectionally.Employing Bayesian methods of estimation, the program is able to fit the structural models to incomplete longitudinal data. This facility makes it possible to estimate a structural average curve for the full growth cycle from mixed longitudinal data consisting of a sample of short studies beginning at random ages. It also makes possible the prediction of height at maturity, or any other age, from one or more measures of height prior to maturity.
Features of AUXAL include
Structural Analysis with the BTT Model or the JPA2 Model
Nonstructural Analysis by Fourier Transform of Residuals or Kernel Smoothing
Program controlled by an easy-to-prepare ASCII command file
Data may be read from fixed-column or free-column ASCII files
Free-column fields may be selected from among other fields anywhere in the data record
Data for successive time points can be on separate records or on one long record
Observations may be selected by age or height ranges in each case
Cases from a large study may be selected or omitted as specified on a supplied list
