回归分析（精品）

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1、第八章回归分析第一节Linear过程8.1.1主要功能8.1.2实例操作第二节CurveEstimation过程8.2.1主耍功能8.2・2实例操作第三节Logistic过程8.3.1丄要功能8.3.2实例操作第四节Probit过程1主要功能8・4・2实例操作第五节Non]jnear过程8.5.1主要功能8・5.2实例操作回归分析是处理两个及两个以上变虽间线性依存关系的统计方法。在医学领域中，此类问题很普遍，如人头发屮某种金属元素的含量与血液中该元素的含量有关系，人的体表面积与身高、体重有关系；等等。回归分析就是用于说明这种依存变化的数学关系。I•口弟—PLinear过柱8.1

2、.1主要功能调用此过程可完成二元或多元的线性冋归分析。在多元线性回归分析中，用户还可根据需要，选用不同筛选自变量的方法（如：逐步法、向前法、向后法，等）。8.1.2实例操作［例8.1］某医师测得10名3岁儿童的身高（cm）、体重（kg）和体表面积（cm2）资料如F。试用多元回归方法确定以身高、体重为白变量，体表面积为应变量的回归方程。1儿童编号体表而积（Y）身高（X,）体重（X2）15.38288.011.025.29987.611.835.35888.512.045.29289.012.355.60287.713.166.01489.513.775.83088.814.486

3、.10290.414.996.07590.615.2106.41191.216.08.1.2.1数据准备激活数据管理窗口，定义变量名：体表而积为Y,保超3位小数；身高、体重分别为XI、X2,1位小数。输入原始数据，结果如图8.1所示。Nev/data7亠一1O：x2♦yxlx2T5.38288011O25.29987.611.835.35888.512.0A5.29289.012.355.60287.713.166.01489.513.775.830888144861029041499607590.615.21O641191.2I16。I♦I1图8.1原始数据的输入8.1.2.

4、2统计分析激活Statistics菜单选Regression中的Linear…项，弹出LinearRegression对话框（如图&2示）o从对话框左侧的变量列表中选y,点击A钮使Z进入Dependentfr；,选xl、x2,点击A钮使Z进入IndepentderH（s）框；在Method处下拉菜单，共有5个选项：Enter■（全部入选法）、Stepwise（逐步法）、Remove（强制剔除法）、Backward（向后法）、Forward（向前法）。本例选用Enter法。点击OK钮即完成分析。用户还可点击Statistics…钮选择是否作变量的描述性统计、冋归方程应变量的可信区

5、间估计等分析；点击Plots...钮选择是否作变量分布图（本例要求对标准化Y预测值作变量分布图）；点击Save…钮选择対回归分析的有关结果是否作保存（本例要求对根据所确定的回归方程求得的未校正Y预测值和标准化Y预测值作保存）；点击Options…钮选择变量入选与剔除的a、B值和缺失值的处理方法。8.1.2.3结果解释在结果输出窗口中将看到如下统计数据:****MULTIPLEREGRESSION****ListwiseDeletionofMissingDataEquationNumber1DependentVariable..YBlockNumber1.Method:Enter

6、XIX2Variable(s)EnteredonStepNumber1..X22..XIMultipleR.94964RSquare.90181AdjustedRSquare.87376StandardError」4335AnalysisofVarianceDFSumofSquaresMeanSquareRegression21.32104.66052Residual7•14384.02055F=32.14499SignifF=.0003VariablesintheEquationVariableBSEBBetaTSigTXI.068701.074768.215256.919.

7、3887X2.183756.056816.7576603.234.0144(Constant)-2.8564766.017776-.475.6495EndBlockNumber1Allrequestedvariablesentered.结果显示，木例以XI、X2为自变最，Y为应变量，采用全部入选法建立冋归方程。I叫归方程的复相关系数为0.94964,决定系数（即『）为0.90181,经方差分析,F=34.14499,P=0.0003,回归方程冇效。回归方程为Y=0.0687101X1+0.1