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1、回归分析法在卫生学校教学研究中的应用论文【关键词】回归摘要：回归分析法在卫生学校教学研究中的应用，就是针对铁岭市卫生学校2004年起在2004级护理专业实施“分层教学，分类推进”的分层教学课题的实验研究中的试验过程进行检验计算及结果分析，得出结论，提出建设性意见。以达到高效率、高质量、高水平、高素质的教学，不断地提高学生成绩总体水平。关键词：回归分析；试验过程；分析结论与建议回归分析法在卫生学校教学研究中的应用，就是针对我校――铁岭市卫生学校2004年起在2004级护理专业实施“分层教学，分类推进”的分层教学课题的实验研究中的试验过程进行检验计算及
2、结果分析..，得出结论，提出建设性意见。1回归分析的基本理论11回归分析的定义相关表示两个变量之间的双向相互关系。我们将存在相关的两个变量,一个作为自变量,另一个作为因变量,并把两者之间不十分确定、稳定的关系,用数学方程是来表达,这可利用该方程由自变量的值来估计、预计因变量的估计值,这一过程称为回归分析。可见,回归表示一个变量随另一个变量作不同程度变化的单向关系。12二元线性回归方程的意义二元线性回归方程是指Y对X1与X2的线性回归方程，用公式可表示为：μ=a+b1X1+b2X2式中μ为X1与X2的共同估计值,a为常数项,b1和b2是Y对X1与X2
3、的偏回归系数。所谓Y对某一自变量的偏回归系数,就是说,在其他自变量都固定不变的条件下,该自变量变化一个单位所引起Y的变化比率.在二元线性回归中,..b1表示当X2固定不变时,X1每变化一个单位,所引起Y改变b1个单位；b2表示当X1固定不变时,X2每变化一个单位,所引起Y改变b2个单位。13二元线性回归方程的建立原理二元线性回归方程的建立,就是求a、b1、b2的过程。这里与一元回归方程相同,仍用最小二乘法来确定b1和b2。为了使∑(Y-μ)2=∑(Y-a-b1X1-b2X2)2为最小,就需要对b1和b2分别求偏导数,再令其为0,即于是(1)常数a由
4、下式确定为：a=-b11-b22将a代入(1)方程组,整理后得：b1∑(X1-1)2+b2∑(X1-1)(X2-2)=∑(X1-1)(Y-)b1∑(X1-1)(X2-2)+b2∑(X2-2)2=∑(X2-2)(Y-)上式这种确定回归系数的方程组称为正规方程组。为了简化正规方程组的形式并用原始数据表示,则令：L11=∑(X1-1)2=∑X12-(∑X1)2/nL22=∑(X2-2)2=∑X22-(∑X2)2/nL12=L21=∑(X1-1)(X2-2)=∑X1X2-(∑X1)(∑X2)/nL1Y=∑(X1-1)(Y-)=∑X1Y-(∑X1)(∑Y)/
5、nL2Y=∑(X2-2)(Y-)=∑X2Y-(∑X2)(∑Y)/n于是正规方程组可简化为：L1YL22-L2YL12L11L22-L212b2=L2YL11-L1YL21L11L22-L2122二元线性回归方程的计算过程［2］例如,30名学生语文成绩与英语成绩及政治成绩如表1的第（2）值（4）列,是列出语文对英语及政治的二元线性回归方程。为了求a、b1、b2的值,需根据表1的有关数值计算以下一些统计量，计算各值得:Lyy=ΣY2-(ΣY)2/n=197209-24192/30=2156.967L11=∑X12-(∑X1)2/n=224893.55-
6、25802/30=3013.550L22=∑X22-(∑X2)2/n=132392-19782/30=1975.867L12=L21=∑X1X2-(∑X1)(∑X2)2/n=171062.5-2580×1978/30=954.500L1Y=∑X1Y-(∑X1)(∑Y)/n=210418-2419×2580/30=2384.000L2Y=∑X2Y-(∑X2)(∑Y)/n=160630-1978×2419/30=1137.267L1YL22-L2YL12L11L22-L212=0.719b2=L2YL11-L1YL21L11L22-L212=0.228
7、a=-b11-b22=80.633-0.719×86.00-0.228×65.930=3.767于是语文对英语及政治的二元线性回归方程为：μ=3.767+0.719X1+0.228X2这表明政治成绩保持不变而英语成绩每增加1分时,则语文成绩平均增加0.719分；当英语成绩保持不变而政治成绩每增加1分时,则语文成绩平均增加0.228分。可见,英语成绩与语文成绩显著相关。表130名学生语文、英语、政治成绩数据表（略）3二元线性回归方程的检验及结果分析二元线性回归方程的检验包括两个方面：一是检验回归方程的显著性；另一是检验两个偏回归系数的显著性。31二元
8、线性回归方程的检验二元线性回归方程的显著性有两种等效的检验方法：一为方差分析；二为辅相关系数显著性检验。现用复相关系数的显
