双变量回归与相关 课件

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1、第九章两变量回归与相关主要目的：对两个随机变量间的关系作量化研究第一节　直线回归一、直线回归的概念直线回归研究的是双变量的数量关系，有两种情况：（1）一个变量是选定变量；另一变量是随机变量。（2）两个变量都是随机的。条件：Y正态分布二、直线回归方程的求法三、直线回归中的统计推断（一）假设检验1.方差分析第二节　直线相关一、直线相关概念主要目的：对两个随机变量间的关系作量化研究适用于双变量正态分布变量第六节两条回归直线的比较一、两个回归系数的比较（一）F检验假定两直线平行，公共加权平均回归系数SS公共：两组数据点距离两条平行线的残差平方和合计SS组内：两组数据点距离b1、b2两条

2、回归线的残差平方和合计二、两个截距的比较：例样本总回归分析的总，可按公式（9-38）计算例9-12，9-13：8名正常儿童和10名大骨节病患儿的年龄与其尿肌酐含量资料分别见表9-1及表9-7，比较两条回归直线是否平行及截距是否相等。datali9_12;inputxyc@@;cards;133.541113.01193.09162.48182.561103.361123.18172.651103.01292.832112.922123.092153.982163.89282.21272.392102.742153.362;procglm;classc;modely=xcx*c/

3、SS1;/*分析X、C、X*C对y的影响，判断两b是否相同*/procglm;classc;modely=xc/ss3;/*分析X、C对y的影响，判断两截距是否相同*/run;TheGLMProcedureDependentVariable:ySumofSourceDFSquaresMeanSquareFValuePr>FModel33.442019961.1473399927.18<.0001Error（组内）140.591007820.04221484CorrectedTotal174.03302778SourceDFTypeISSMeanSquareFValuePr>Fx

4、13.194499833.1944998375.67<.0001c10.216417200.216417205.130.0400x*c（回归系数间）10.031102930.031102930.740.4052TheGLMProcedureDependentVariable:ySumofSourceDFSquaresMeanSquareFValuePr>FModel23.410917031.7054585141.12<.0001Error（公共）150.622110750.04147405CorrectedTotal174.03302778SourceDFTypeIIISSMe

5、anSquareFValuePr>Fx13.395836753.3958367581.88<.0001c（截距间）10.216417200.216417205.220.0373dataytli9_14;inputxy@@;cards;0.00534.110.05057.990.50094.495.000128.5025.000169.98;procnlin;parmsa=0b=0;modely=a+b*log10(x);procplot;ploty*x='*';run;SumofMeanApproxSourceDFSquaresSquareFValuePr>FRegressio

6、n258625.829312.9148.090.0012Residual3234.378.1116UncorrectedTotal558860.1CorrectedTotal411801.6ApproxParameterEstimateStdErrorApproximate95%ConfidenceLimitsa110.14.095397.0268123.1b36.11542.967826.670445.5605ApproximateCorrelationMatrixaba1.00000000.2617813b0.26178131.0000000dataytli9_15;inp

7、utxy@@;cards;25455074510371435192526203116341838134585211538604656;procnlin;parmsa=0b=0;modely=exp(a+b*x);procplot;ploty*x='*';run;SumofMeanApproxSourceDFSquaresSquareFValuePr>FRegression212060.56030.31585.01<.0001Residual1349.45933.8046Uncorrected