肺活量的回归分析

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1、肺活量对身体各指标的回归分析摘要：通过调查30名人的肺活量和其他身体各指标，得出他们的相关数据，用多元回归分析建立肺活量与其他各指标的回归关系。关键字：多元冋归分析，方差分析检验SAS软件数学模型数据的搜集与整理，下表为所调查的30人的肺活量与其他身体指标。编号肺活量(ml)身高(cm)坐高(cm)体重(kg)胸围(cm)肩宽(cm)盆肩宽(cm)bhfhlSg刁gtzXWjkpjk14508173.2893.6260.186.7238.9727.5124469172.0992.8360.3887.3938.6227.823

2、4398171.4692.7859.7485.593&8327.4644068170.0892.255&0485.9238.3327.2954339170.6192.3659.6787.4638.3827.1464393171.6992.8559.4487.4538.1927.174389171.4692.935&787.0638.5827.3684306171.693.2859.758&033&6827.2294395171.692.2660.587.6338.7926.63104462171.1692.6258.7287

3、.1138.1927.18114181170.0495.1756.9588.0838.2427.65124097169.4391.6757.2283.8738.4126.6134063168.5791.455.9683.023&7426.97144334170.4392.3857.8784.873&7827.37154301169.8891.8956.8786.3438.3727.19164141167.9490.9155.9786.7738.1727.16173905168.8291.356.0785.8737.6126.

4、67183943168.0291.2655.2885.6339.6628.07194195167.8790.9655.7984.9238.226.5320403916&1590.554.5684.8138.4427.38214238168.9991.5255.1186.2338.327.14224523175.1293.8953.2485.3639.152&64234516173.5693.560.186.73926.96244473171.6393.0160.587.3338.526.97254297170.3491.68

5、59.0484.7838.5427.12264123172.139359.0185.938.2427.21274216170.8392.2659.786.8338.4327.09284077172.1692.3359.0686.7538.1428.01294287172.5992.6759.1287.0739.0328.26304201167.7490.8954.2184.537.8227.31表中第二行为各变量在sas中的变量名。多元回归分析模型简介1）基本的概念多元线性冋归模型的一般形式为：Z=0（）+01纸+02*2,

6、+…+0&X好+H，=1，2,・・・,兀，其中，彳为解释变量的数目，0j（j二1,2,・・・k）称为偏回归系数。习惯上，把常数项看成为一虚变量的系数，该虚变量的样本观测值始终取1,于是模型中解释变量的数目为（01），也被称为总体回归函数的随机表达形式。它的非随机表达式为:E（YjXj,X2i，…XJ=00+恥百+02*2广…+0kXki表示各变量X值给定时Y的平均响应，偏回归系数0j,表示在其他解释变量保持不变的情况下，XJ每变化1个单位时，Y的均值E（Y）的变化；或者说0j给出了Xj的单位变化对Y均值的“直接”或“净”

7、（不含其他变量）影响。2）方差分析由于各因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。方差分析（ANOVA）又称“变异数分析”或“F检验”，是R・A.Fister发明的,用于两个及两个以上样本均数差别的显箸性检验。方差分析的目的是通过数据分析找出对该事物有显著影响的因素，各因素之间的交互作用，以及显著影响因素的最佳水平等。方差分析是在可比较的数组中，把数据间的总的“变差”按各指定的变差来源进行分解的一种技术。对变差的度量，釆用离差平方和。方差

8、分析方法就是从总离差平方和分解出可追溯到指定来源的部分离差平方和，这是一个很重要的思想。模型的建立与检验借助于sas软件我们用insight/analyst,得出了如下结果:Ufhl=sgzgtzxwjkpjk响应分布：正态关联函数：恒萼tl模型方程fhl=-9383.93+68.6510