Scholar Hub/Chủ đề/#hồi quy tuyến tính/
Hồi quy tuyến tính là một phương pháp thống kê và học máy dùng để mô hình hóa mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập. Hồi quy tuyến tính đơn xem xét vấn đề với một biến độc lập trong khi hồi quy đa biến áp dụng cho nhiều biến độc lập. Tham số mô hình thường được ước lượng bằng phương pháp bình phương tối thiểu. Việc đánh giá hiệu suất của mô hình dựa trên các chỉ số như R-squared và p-value. Hồi quy tuyến tính có nhiều ứng dụng thực tiễn trong kinh tế, kỹ thuật, y tế và khoa học xã hội, cung cấp nền tảng cho các phương pháp phức tạp hơn.
Hồi quy tuyến tính: Khái niệm và ứng dụng
Hồi quy tuyến tính là một trong những phương pháp thống kê và học máy phổ biến được sử dụng để mô hình hóa mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và một hoặc nhiều biến độc lập. Mô hình hồi quy tuyến tính được áp dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như kinh tế, kỹ thuật, khoa học xã hội, và lĩnh vực y tế.
Mô hình hồi quy tuyến tính đơn
Hồi quy tuyến tính đơn là trường hợp cơ bản nhất của hồi quy tuyến tính, trong đó chúng ta quan tâm đến mô hình hóa mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc (thường được ký hiệu là Y) và một biến độc lập (ký hiệu là X). Phương trình hồi quy tuyến tính đơn có dạng:
Y = β0 + β1X + ε
- β0 là hằng số chặn (intercept) của đường hồi quy.
- β1 là hệ số hồi quy thể hiện độ dốc của đường hồi quy.
- ε là thành phần sai số đại diện cho những yếu tố khác ảnh hưởng đến Y nhưng không được mô hình hóa bằng X.
Mô hình hồi quy tuyến tính đa biến
Trong trường hợp có nhiều biến độc lập, chúng ta sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính đa biến, thể hiện mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc và nhiều biến độc lập. Phương trình có dạng:
Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βnXn + ε
Trong đó X1, X2, ..., Xn là các biến độc lập. Phương pháp này cho phép các nhà nghiên cứu và phân tích hiểu rõ hơn mối quan hệ và mức độ ảnh hưởng của từng biến độc lập đối với biến phụ thuộc.
Ước lượng tham số trong hồi quy tuyến tính
Các tham số của mô hình hồi quy tuyến tính thường được ước lượng bằng phương pháp bình phương tối thiểu (Ordinary Least Squares - OLS). Phương pháp này tối ưu hóa các tham số sao cho tổng bình phương của các độ lệch giữa giá trị thực tế và giá trị dự đoán là nhỏ nhất.
Đánh giá mô hình hồi quy tuyến tính
Sau khi xây dựng mô hình, việc đánh giá hiệu suất của mô hình là vô cùng cần thiết. Một số chỉ số thường được sử dụng để đánh giá mô hình bao gồm:
- R-squared (R²): Đo lường tỷ lệ phương sai của biến phụ thuộc có thể được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình. Giá trị R² càng cao, mô hình càng phù hợp với dữ liệu.
- Adjusted R-squared: Phiên bản điều chỉnh của R², giúp đánh giá mô hình hồi quy đa biến.
- p-value: Được sử dụng để kiểm định giả thuyết liên quan đến các hệ số hồi quy. Nếu p-value nhỏ hơn mức ý nghĩa đã chọn, có thể kết luận rằng biến độc lập có tác động đáng kể đến biến phụ thuộc.
Ứng dụng của hồi quy tuyến tính
Hồi quy tuyến tính có nhiều ứng dụng thực tiễn trong các lĩnh vực khác nhau. Ví dụ:
- Kinh tế: Mô hình hóa nhu cầu, dự đoán giá thị trường, phân tích lợi nhuận.
- Kỹ thuật: Ước tính chi phí sản xuất, tối ưu hóa quy trình.
- Y tế: Phân tích mối quan hệ giữa các yếu tố rủi ro và tình trạng sức khỏe.
- Khoa học xã hội: Nghiên cứu hành vi con người, đánh giá tác động của chính sách.
Kết luận
Hồi quy tuyến tính là một công cụ mạnh mẽ trong việc phân tích dữ liệu và giải quyết các vấn đề dự đoán. Mặc dù là mô hình cơ bản và đơn giản, hồi quy tuyến tính cung cấp nền tảng quan trọng cho các phương pháp thống kê và học máy phức tạp hơn. Tuy nhiên, các nhà phân tích cần lưu ý các giả định của mô hình và kiểm tra tính hợp lệ để đảm bảo độ chính xác của kết quả.
Hồi Quy Tuyến Tính Trong Nghiên Cứu Ngư Nghiệp Dịch bởi AI Canadian Science Publishing - Tập 30 Số 3 - Trang 409-434 - 1973
Một số tình huống hồi quy trong sinh học cá và ngư nghiệp được xem xét, trong đó cả hai biến đều chịu lỗi đo lường, hoặc biến đổi nội tại, hoặc cả hai. Đối với hầu hết các tình huống này, một đường hồi quy chức năng thích hợp hơn so với các hồi quy dự đoán thông thường thường được sử dụng, do đó nhiều ước tính hiện nay đang sử dụng có một mức độ nào đó bị lệch. Ví dụ bao gồm (1) ước tính số mũ trong mối quan hệ trọng lượng/chiều dài, nơi mà hầu như tất cả các giá trị công bố là hơi nhỏ; và (2) ước tính hồi quy của logarit tỷ lệ trao đổi chất trên trọng lượng cơ thể log của cá, nơi mà con số trung bình tốt nhất hóa ra là 0,85 thay vì 0,80. Trong tình huống rất phổ biến nơi phân phối của các biến không phải là chuẩn và không có kết thúc mở, hồi quy chức năng là phù hợp nhất thậm chí cho cả mục đích dự đoán. Hai cách để ước tính hồi quy chức năng là (1) từ trung bình số học của các đoạn trong phân phối, khi tính toán đối xứng; và (2) từ trung bình hình học của một hồi quy dự đoán và nghịch đảo của hồi quy kia. Hồi quy GM đưa ra một ước tính chính xác hơn khi nó có thể được áp dụng; nó phù hợp trong mọi tình huống mà biến động chủ yếu là nội tại trong vật liệu (ít lỗi đo lường), hoặc nơi mà phương sai đo lường xấp xỉ tỷ lệ với tổng phương sai của mỗi biến; và nó là ước tính tốt nhất có sẵn cho chuỗi ngắn với biến động vừa hoặc lớn ngay cả khi không có điều kiện nào trong số này áp dụng. Khi lỗi trong X chỉ phát sinh từ quá trình đo lường, hồi quy dự đoán của Y trên X cũng là hồi quy chức năng nếu các quan sát của X không được thực hiện ngẫu nhiên nhưng có giá trị được thiết lập trước, như thường thấy trong công việc thực nghiệm. Các cách sử dụng của các hồi quy khác nhau được tóm tắt trong Bảng 8.
Tính chất của các bài kiểm tra phụ thuộc không gian trong mô hình hồi quy tuyến tính Dịch bởi AI Geographical Analysis - Tập 23 Số 2 - Trang 112-131 - 1991
Dựa trên một số lượng lớn các thí nghiệm mô phỏng Monte Carlo trên một mạng lưới đều đặn, chúng tôi so sánh các tính chất của kiểm tra Moran's I và kiểm tra nhân tử Lagrange đối với phụ thuộc không gian, tức là đối với cả tự tương quan lỗi không gian và biến phụ thuộc được suy rộng không gian. Chúng tôi xem xét cả độ chệch và sức mạnh của các bài kiểm tra cho sáu cỡ mẫu, từ hai mươi lăm đến 225 quan sát, cho các cấu trúc khác nhau của ma trận trọng số không gian, cho nhiều phân bố lỗi bên dưới, cho các ma trận trọng số được chỉ định sai, và cho tình huống khi có hiệu ứng ranh giới. Kết quả cung cấp chỉ số về các cỡ mẫu mà các tính chất tiệm cận của các bài kiểm tra có thể được xem là có hiệu lực. Chúng cũng minh họa sức mạnh của các bài kiểm tra nhân tử Lagrange để phân biệt giữa phụ thuộc không gian thực chất (trễ không gian) và phụ thuộc không gian như một phiền nhiễu (tự tương quan lỗi).
#Moran's I #nhân tử Lagrange #phụ thuộc không gian #tự tương quan lỗi #trễ không gian #ma trận trọng số không gian #mô phỏng Monte Carlo #mô hình hồi quy tuyến tính #hiệu ứng ranh giới
Ước tính tổn thất bay hơi NH3 toàn cầu từ phân bón tổng hợp và phân động vật được áp dụng trên đất canh tác và đồng cỏ Dịch bởi AI Global Biogeochemical Cycles - Tập 16 Số 2 - 2002
Một trong những nguyên nhân chính dẫn đến hiệu suất sử dụng nitơ (N) thấp ở cây trồng là sự bay hơi của amoniac (NH3) từ phân bón. Thông tin được lấy từ 1667 phép đo sự bay hơi NH3 được ghi trong 148 tài liệu nghiên cứu đã được tóm tắt để đánh giá ảnh hưởng đến sự bay hơi NH3 của loại cây trồng, loại phân bón, cùng lượng và cách thức áp dụng, nhiệt độ, cũng như carbon hữu cơ trong đất, kết cấu, pH, CEC, phương pháp đo lường và vị trí đo lường. Bộ dữ liệu đã được tóm tắt theo ba cách: (1) bằng cách tính trung bình cho mỗi yếu tố được đề cập, trong đó các kết quả từ mỗi tài liệu nghiên cứu có trọng số như nhau; (2) bằng cách tính giá trị trung bình có trọng số được điều chỉnh cho các đặc điểm không cân bằng của dữ liệu thu thập; và (3) bằng cách phát triển một mô hình tóm tắt sử dụng hồi quy tuyến tính dựa trên giá trị trung bình có trọng số về sự bay hơi NH3 và bằng cách tính tổn thất bay hơi NH3 toàn cầu từ việc áp dụng phân bón với dữ liệu có độ phân giải 0.5° về sử dụng đất và đất đai. Tổn thất trung bình tính được của NH3 từ việc áp dụng phân N tổng hợp toàn cầu (78 triệu tấn N mỗi năm) và phân động vật (33 triệu tấn N mỗi năm) tương ứng là 14% (10–19%) và 23% (19–29%). Ở các nước đang phát triển, do nhiệt độ cao và việc sử dụng phổ biến urê, amoni sulfat, và amoni bicarbonat, tổn thất bay hơi NH3 ước tính từ phân bón tổng hợp là 18%, và ở các nước công nghiệp hóa là 7%. Tổn thất ước tính của NH3 từ phân động vật là 21% ở các nước công nghiệp hóa và 26% ở các nước đang phát triển.
#bay hơi NH3 #phân bón tổng hợp #phân động vật #hiệu quả sử dụng nitơ #đất canh tác #đồng cỏ #hồi quy tuyến tính #tổn thất nitơ.
XÂY DỰNG MÔ HÌNH DỰ BÁO TÌNH TRẠNG BỤI TRÊN BỀ MẶT TẤM PIN QUANG ĐIỆN DỰA TRÊN SỐ LIỆU VẬN HÀNHNghiên cứu này chỉ ra được độ suy giảm hiệu suất của tấm pin năng lượng mặt trời thông qua việc xử lý dữ liệu, phân tích và tính toán từ bộ số thực tế thu được tại Dự án điện mặt trời áp mái Nhà máy sữa Đà Nẵng. Trong quá trình vận hành hệ thống, chất lượng bề mặt tấm pin là yếu tố quyết định lượng quang năng thu được, từ đó tác động đến hiệu suất chung. Hiệu suất suy giảm không chỉ nằm ở lý do kỹ thuật mà còn bởi các nguyên nhân khác như nhiệt độ, góc nghiêng, góc phương vị, cường độ bức xạ, bụi bẩn, bóng râm,… Nghiên cứu tập trung về ảnh hưởng của bụi bẩn tích tụ trên bề mặt tấm pin tới sản lượng đầu ra. Sử dụng phương pháp Hồi quy tuyến tính, bài báo chỉ ra thực trạng hiệu suất tấm pin liên tục suy giảm, về lâu dài sẽ gây ảnh hưởng nghiêm trọng đến lợi nhuận kinh tế của doanh nghiệp. Chính vì vậy, chúng tôi đã phân tích và chỉ ra những thời điểm tấm pin năng lượng mặt trời cần được rửa, lau chùi, bảo trì, bảo dưỡng hệ thống PV để phục hồi một cách đáng kể hiệu suất chuyển đổi năng lượng của chúng. Như vậy, đây là một nghiên cứu quan trọng, cấp thiết, kết quả mang tính thực tế cao: tuổi thọ thiết bị điện được đảm bảo, hiệu suất được phục hồi đáng kể, hiệu quả kinh tế được nâng cao.
#Tấm pin năng lượng mặt trời #Hồi quy tuyến tính #hệ thống Photovoltaic
PHÂN TÍCH HÀNH VI MUA THỰC PHẨM CHỨC NĂNG CỦA NGƯỜI TIÊU DÙNG TẠI THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINHMục tiêu: Phân tích tình hình sử dụng FF từ mô hình hành vi mua của người tiêu dùng tại Thành phố Hồ Chí Minh năm 2019. Phương pháp nghiên cứu: Nghiên cứu mô tả cắt ngang sử dụng phương pháp định tính và định lượng thông qua việc khảo sát người tiêu dùng tại các nhà thuốc trên địa bàn TPHCM có kinh doanh đa dạng TPCN năm 2018. Kết quả: Các yếu tố có tác động đến sự chấp nhận của người tiêu dùng đối với TPCN bao gồm: (1) Thái độ, (2) Kiến thức, (3) Niềm tin, (4) Giá cả. Kết quả nghiên cứu cũng cho thấy “niềm tin” ảnh hưởng mạnh nhất đến mức độ chấp nhận của người tiêu dùng. Khi người tiêu dùng tin tưởng vào những lợi ích đối với sức khỏe mà TPCN có thể mang lại thì người tiêu dùng có khuynh hướng chấp nhận TPCN cao hơn. Kết luận: Lưu ý hành vi mua của người tiêu dùng trong quá trình phát triển và quảng bá sản phẩm của doanh nghiệp đến với người tiêu dùng cũng như trong các hoạt động tiếp thị của mình đảm bảo vì lợi ích sức khoẻ người tiêu dùng và phát triển thị trường TPCN.
#hành vi mua #thực phẩm chức năng #phân tích nhân tố #phân tích hồi quy tuyến tính #Thành phố Hồ Chí Minh
MỘT PHƯƠNG PHÁP CHỌN ĐIỂM KHỞI ĐẦU TRONG GIẢI THUẬT ĐIỂM TRONG CHO BÀI TOÁN QUY HOẠCH TUYẾN TÍNHPhương pháp điểm trong thường được dùng để giải bài toán quy hoạch tuyến tính. Do tốc độ hội tụ nhanh, phương pháp thường được dùng để giải các bài toán có kích thước lớn. Tuy nhiên, sự hội tụ của giải thuật này phụ thuộc vào việc chọn điểm khởi đầu.Vì thế, phương pháp chọn điểm khởi đầu có yếu tố quyết định cho sự hoạt động của giải thuật và đã được quan tâm nghiên cứu bởi nhiều tác giả khác nhau ở trong và ngoài nước.Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một phương pháp chọn điểm khởi đầu đảm bảo cho sự hội tụ của giải thuật điểm trong cho bài toán quy hoạch tuyến tính.Phương pháp này dựa trên giải thuật Ellipsoid tìm nghiệm của một bất đẳng tuyến tính.Các ví dụ số cụ thể sẽ minh họa tính hiệu của của phương pháp được đề xuất trong bài báo này.Tất cả các mã Matlab của các giải thuật được trình bày chi tiết trong bài báo.
#bài toán quy hoạch tuyến tính #phương pháp chọn điểm khởi đầu #phương pháp điểm trong #phương pháp Ellipsoid #phương án chấp nhận được khởi đầu #phương án tối ưu chấp nhận được
ĐÁNH GIÁ ẢNH HƯỞNG CỦA YẾU TỐ ĐẤT ĐAI ĐẾN THU NHẬP CỦA NÔNG HỘ TRÊN ĐỊA BÀN THỊ XÃ HƯƠNG TRÀ, TỈNH THỪA THIÊN HUẾThu nhập của hộ gia đình ở khu vực nông nghiệp vẫn là một vấn đề nan giải tại Việt Nam nói chung và ở thị xã Hương Trà nói riêng. Nghiên cứu nhằm xác định mối quan hệ và mức độ tác động của yếu tố đất đai đến thu nhập của nông hộ, từ đó đề xuất giải pháp tăng thu nhập cho nông hộ dựa vào mở rộng quy mô đất nông nghiệp tại thị xã Hương Trà. Để đạt được mục tiêu đề ra, nghiên cứu đã tiến hành khảo sát 90 nông hộ tại 02 phường và 01 xã có diện tích đất nông nghiệp nhiều nhất tại địa bàn nghiên cứu là phường Hương Vân, phường Hương Xuân và xã Hải Dương. Số liệu sau khi thu thập được nhập liệu vào phần mềm SPSS 20 để tiến hành phân tích thống kê mô tả, phân tích tương quan và phân tích hồi quy nhằm xác định các yếu tố ảnh hưởng chủ yếu cũng như mức độ ảnh hưởng của các yếu tố này đến thu nhập của nông hộ. Kết quả nghiên cứu cho thấy yếu tố diện tích đất nông nghiệp có mức độ ảnh hưởng lớn nhất đến thu nhập của các nông hộ với giá trị hồi quy lớn nhất với β5 = 0,282, tiếp đến lần lượt là các yếu tố trình độ học vấn (β1 = 0,273), nghề nghiệp chính (β4 = 0,273), khoảng cách đến thị trường tiêu thụ (β3 = -0,257) và khả năng áp dụng kỹ thuật canh tác (β2 = 0,196). Dựa vào đó, nghiên cứu đã đưa ra hai giải pháp cụ thể góp phần nâng cao thu nhập của nông hộ tại thị xã Hương Trà trong thời gian tới, bao gồm: giải pháp cho thuê đất nông nghiệp và góp vốn quyền sử dụng đất.
ABSTRACT
Household income in the agricultural sector has been a troubling issue in Vietnam in general and in Huong Tra town in particular. The study aimed to determine the relationship and the degree of the impact of the land element on farmers’ income, thereby proposing solutions to increase household incomes based on the expansion of agricultural land in Huong Tra town. To achieve the proposed target, the study surveyed 90 households in two wards and one commune with the largest agricultural land in the study area, which was Huong Van ward, Huong Xuan ward, and Hai Duong commune. The collected data was entered into SPSS software version 20 to conduct descriptive statistical analysis, correlation analysis, and regression analysis to identify the main influential factors as well as the impact levels on farmers’ income. The research results showed that the agricultural land area has the biggest influence on the income of households with the largest regression value with β5 = 0,282, followed by the educational level factors (β1 = 0,273), main occupation (β4 = 0,273), distance to the consumer market (β3 = -0,257) and applicability of farming techniques (β2 = 0,196). Therefore, the study has given two specific solutions that contribute to raising the income of farmers, including solutions for leasing agricultural land and contribution to land use rights capital.
#Đất đai #Hồi quy tuyến tính #Nông hộ #Thị xã Hương Trà #Thu nhập #Farmer #Huong Tra town #Income Land #Linear regression
So sánh giải thuật điều khiển swing-up dựa vào phương pháp năng lượng và phương pháp hồi quy tuyến tính hóa cục bộ kết hợp năng lượngGiải thuật điều khiển swing-up đối với hệ con lắc ngược quay (viết tắt là RIP) là một trong những chủ đề trọng tâm và có nhiều nghiên cứu trong lĩnh vực lý thuyết điều khiển tự động. Nhiệm vụ của bộ điều khiển (viết tắt là BDK) swing-up là đưa con lắc từ vị trí ban đầu về vị trí cân bằng mong muốn. Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả sẽ dựa trên nghiên cứu trước đó là BDK swing up năng lượng (viết tắt là EBM), sau đó phát triển BDK kết hợp với giải thuật hồi quy tuyến tính hóa cục bộ (PFL) tạo ra một BDK mới (viết tắt là CPFL-EBM) loại bỏ hạn chế từ BDK cũ. Trong quá trình thực hiện nghiên cứu, nhóm tác giả đã trình bày mô hình hóa toán học cho hệ RIP cũng như là phân tích và triển khai hai BDK swing-up lên đối tượng RIP với sự hỗ trợ của công cụ MATLAB/Simulink. Kết quả mô phỏng và thực nghiệm cho thấy CPFL-EBM hoạt động tốt hơn EBM ở nhiều khía cạnh và giải quyết được điểm yếu của BDK này.
#Bộ điều khiển swing-up #Phương pháp hồi quy tuyến tính hóa cục bộ #Phương pháp năng lượng #Phương pháp kết hợp hồi quy tuyến tính hóa cục bộ #Con lắc ngược quay
Quy tắc huấn luyện dựa trên độ chính xác F mới cho mô hình tuyến tính Dịch bởi AI Pattern Analysis and Applications - Tập 22 - Trang 537-548 - 2017
Quy tắc Delta là một phương pháp tiêu chuẩn, được thiết lập tốt để huấn luyện mô hình nhận dạng perceptron. Tuy nhiên, lỗi bình phương trung bình, một cách mà quy tắc này dựa vào, không phù hợp để ước lượng cho một số vấn đề, như truy xuất thông tin hoặc chú thích dữ liệu tự động. Độ chính xác F, một sự kết hợp giữa độ chính xác và độ hồi tưởng, là một trong những thước đo chất lượng chính và có thể được sử dụng như một sự thay thế. Trong bài báo này, chúng tôi trình bày mô hình huấn luyện perceptron dựa trên độ chính xác F. Một xấp xỉ của độ chính xác F được đề xuất, dựa trên các thành phần là liên tục và khả vi. Điều này cho phép xây dựng một quy trình huấn luyện giảm dần theo độ dốc, về mặt khái niệm tương tự như quy tắc delta tiêu chuẩn.
#quy tắc Delta #mô hình perceptron #độ chính xác F #độ chính xác #độ hồi tưởng #huấn luyện giảm dần
Hiệu quả của phẫu thuật tái định vị hầu nghẹt răng cưa trong điều trị ngưng thở khi ngủ tắc nghẽn (OSA): một thử nghiệm ngẫu nhiên có đối chứng Dịch bởi AI Sleep and Breathing - Tập 24 - Trang 687-694 - 2019
Mục tiêu của thử nghiệm lâm sàng ngẫu nhiên của chúng tôi là cung cấp chứng cứ mạnh mẽ hơn hỗ trợ phẫu thuật tái định vị hầu nghẹt răng cưa (BRP) như một lựa chọn điều trị cho ngưng thở khi ngủ tắc nghẽn (OSA). Thử nghiệm là một nghiên cứu có kiểm soát theo phương pháp triển khai có một trung tâm với hai nhánh song song (nhóm A: BRP; nhóm B: theo dõi) và phân bổ ngẫu nhiên. Các thử nghiệm đa kênh ở cơ sở và sau 6 tháng đã được thực hiện để đánh giá chỉ số ngưng thở-hạ khí (AHI), chỉ số oxy thiếu hụt (ODI) và độ bão hòa oxy thấp nhất (LOS). Để kiểm tra sự khác biệt giữa các nhóm, kiểm tra t của Student được áp dụng, vai trò của từng yếu tố (phân tích đơn biến) và ảnh hưởng độc lập của chúng (phân tích đa biến) được khám phá bằng mô hình hồi quy logistic khi phù hợp. Hồi quy tuyến tính cũng được thực hiện. Sự giảm đáng kể về AHI, ODI, LOS và giá trị của thang điểm buồn ngủ Epworth (ESS) đã được ghi nhận trong nhóm BRP. BRP cho thấy hiệu quả hơn so với chỉ theo dõi. Hồi quy logistic cho thấy AHI trước phẫu thuật có liên quan đáng kể đến AHI sau phẫu thuật trong nhóm BRP. Một hồi quy tuyến tính cho thấy rằng AHI cơ sở cao hơn dự đoán sự giảm tuyệt đối AHI sau phẫu thuật đáng kể hơn. BRP dường như là một kỹ thuật đầy hứa hẹn và có thể được đưa vào kho vũ khí phẫu thuật của bác sĩ phẫu thuật giấc ngủ. Bệnh nhân bị ảnh hưởng bởi OSA nặng có thể hưởng lợi từ phẫu thuật này với sự giảm giá trị AHI rõ rệt hơn.
#ngưng thở khi ngủ tắc nghẽn #tái định vị hầu nghẹt răng cưa #thử nghiệm lâm sàng ngẫu nhiên #hồi quy logistic #hồi quy tuyến tính
