多因子降维法(MDR，Multifactor Dimensionality Reduction ）

多因子降维法（MDR，multifactor dimensionality reduction）

MDR是近年统计学中发展起来的一种新的分析方法。
其中，“因子” 即交互作用研究中的变量，“维” 是指研究中多因子组合的个数。该方法主要应用于卫生统计学，流行病学及遗传学中，它以疾病易感性分类的方式建模，研究基因—基因、基因一环境之间交互作用。它弥补了Logistic回归在处理高阶交互作用时的局限性。在高血压、糖尿病、心血管疾病和恶性肿瘤等常见的复杂疾病中已有广泛而成功应用。

此外，2007年Lou等提出了一种基于MDR基本原理的扩展方法——广义多因子降维法。

广义多因子降维法 (generalized multifactor dimensionalityreduction，GMDR)，又称基于计分的多因子降维法 (score-based MDR)。
该法可以通过将广义线性模型的概念引人到MDR中，使其不但能够分析连续变量，且能够纳入协变量，从而控制协变量引起的干扰，提高预测的准确度，是MDR方法的一种扩展。

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