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时间:2019-05-24
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1、日本血吸虫卵在BLAB/C鼠脾脏异位损害疾病控制杂志1999年第3期第3卷论著摘要.经验交流作者:王 维 汪学龙单位:安徽医科大学寄生虫学教研室,安徽合肥 230032 关键词:日本血吸虫卵;BALB/C鼠 【文献标识码】A 【中图分类号】R195.1;O212 【文章编号】1008-6013(1999)03-0224-02CurvelinearizationandnonlinearregressionLOUDong-hua 在医学研究的实际问题中,两个变量之间的回归关系大多是非线性的,这时选择恰当类型的曲线比拟合直线更符合实际情况。如:细菌培养
2、中每一时刻的细菌总数y对时间x呈指数曲线,某病发病率y与时间x呈logistic曲线等。此时可以对因变量y和自变量x拟合一曲线,曲线拟合方法可分为两类:一类是传统的曲线直线化方法,是目前国内用的最多的一种方法,这种方法的显著特点是计算简便,模型参数检验有效;另一类方法是非线性回归法。 1 方法比较 1.1 曲线直线化 曲线直线化法,即利用变量变换的方法,使变换后的两个变量之间呈直线关系。求出直线回归方程后,再将方程中的变量通过逆变换还原,求得所求的曲线回归方程。例如某防治站重复治疗钩虫病人的次数x与复查阳性率(%)y呈指数曲线=eα+βx,作变换lny
3、=z得=α+βx,利用最小二乘法使L=(z-)·(z-)=min,求出α、β的最小二乘估计b=1xz/1xx,a=-b,得到关于z、x的直线回归方程=a+bx。再利用逆变换y=ez得到=ea+bx。 此法计算简便,但是最小二乘法最小值是变换后的z,换句话说,此时求出的最小二乘估计并不能保证使(y-)·(y-)达到最小。 1.2 非线性回归 非线性回归模型y=F(β0,β1,…,βr,x1,…,xn)+ε=F(β)+ε通过极小化L(β)=(y-F(β))·(y-F(β)),求出β的估计,但似然方程:没有显式解,所以采用选代法求解。 2 实例分析 以文
4、献中的某县1980~1996年月累计麻疹发病率(1/10万)的曲线拟合为例,原始数据1~12月累计(x)的发病率(y)依次为:0.279、0.920、2.078、4.393、8.144、12.174、17.306、18.435、18.728、18.965、19.230、19.328。图1是原始数据的散点图,散点呈“s”形,适宜拟合logistic曲线。 方法一:(曲线直线化) 作logistic变换z=ln〔K/(y-L)-1〕,其中L是下渐近线的坐标,K是上、下两渐近线的距离,从散点图中直观看出L最小值为0,K=19.36,对z、x作线性回归,求出回
5、归方程z=4.913401-0.928010x再经变量转换得:=19.36/〔1+exp(4.913401-0.928010x)〕 =19.36/〔1+136.10151exp(-0.928010x)〕 各样本回归值与残差r如表1所示: 拟合优度R2=1-sse/sst=0.99680图1 月累计麻疹发病率散点图 方法二:作非线性回归=19.36/(1+a·exp(bx)),用牛顿迭代法求出参数估计 a=200.00 b=-1.00即回归方程=19.36/(1+200.00exp(-1.00x)),各样本回归值与残差r如表1。拟合优度R2=0.9
6、9736。表1 两种方法的回归值与残差r样 本曲线直线化非线性回归xyrr10.2790.35324-0.074240.259600.0194020.9200.869260.050740.689780.2302232.0782.057480.020521.766840.3111644.3934.47667-0.083674.151720.2412858.1448.36516-0.221168.24676-0.10276612.17412.74003-0.5660312.94334-0.76934717.30616.060711.2452916.37380
7、0.93550818.43517.905810.5291918.142760.29224918.72818.75775-0.0297518.89367-0.165671018.96519.11734-0.1523419.18579-0.220791119.23019.26334-0.0333419.29555-0.065551219.32819.321670.0063319.33624-0.00824 3 讨论 曲线直线化法和非线性回归都可以拟合曲线,但二者的出发点不一样,拟合的曲线方程也略有差异,拟合的效果从拟合优度R2来看,非线性回归优于曲线直线化
8、。但是我们并不能保证非线性回归的参数估计的迭代能收敛,参数初始值的
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