简单线性回归回顾课件.ppt

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1、1.什么是均向量（统计推断）？2.什么时候用此方法？3.如何用？4.多元分析与一元分析关系？均向量统计推断回顾均向量的统计推断:m个变量的均数（相关）比较时采用多元的推断方法1.什么是均向量（统计推断）？均向量统计推断回顾案例1.为了解某地在不同时期的儿童生长发育情况，调查了20名8岁男童身高、体重与胸围，数据如下表，10年前该地大量调查获得8岁男童的身高、体重、胸围的均值分别为：121.57cm、21.54kg、57.98cm，试问本次调查结果与10年前的结果是否相同？均向量统计推断回顾均向量的统计推断:m个变量的均数（相关）比较时采用多元的推断方法1.什么是均向量

2、（统计推断）？结局变量（应变量）有多个（相关），且为定量变量，影响因素(自变量)为分类资料，需要进行不同总体均数比较时。均向量统计推断回顾2.什么时候用此方法？均向量统计推断回顾案例2.两组贫血患者的血红蛋白浓度(%,X1)及红细胞计数(万/mm3,X2)如下表。问两组患者的贫血程度是否有差异。多个应变量(多变量/多元分析)，一个自变量自变量为两水平，HotellingT2检验自变量为多水平，单因素多元方差分析(Λ检验)多个应变量(多变量/多元分析)，多个自变量多因素多元方差分析(Λ检验)（随机区组设计、析因设计）3.如何用？均向量统计推断回顾案例2.两组贫血患者的血

3、红蛋白浓度(%,X1)及红细胞计数(万/mm3,X2)如下表。问两组患者的贫血程度是否有差异。多个应变量、一个自变量（两水平）：成组设计多元T检验多元分析结果一元分析结果多个应变量、一个自变量（多水平）：多元方差分析案例3.三组贫血患者的血红蛋白浓度(%,X1)及红细胞计数(万/mm3,X2)如下表。问三组患者的贫血程度是否有差异。多元分析结果一元分析结果案例4.为探索丹参对肢体缺血再灌注损伤的影响，将30只纯种新西兰实验用大白兔，按窝别相同、体重相近划分为10个区组。每个区组3只大白兔随机采用A、B、C三种处理方案，即在松止血带前分别给予丹参2mg/kg、1mg/k

4、g和生理盐水在松后1小时分别测定血中白蛋白和球蛋白含量，问A、B两方案与C方案的处理效果是否相同？多个应变量、多个自变量（多水平）：多元多因素方差分析4.多元分析与一元分析关系？均向量统计推断回顾多元分析与一元分析在使用时是相辅相成的。多元统计分析具有概括和全面考虑的综合能力和特点一元分析(单指标)容易分析各指标各组间的关系和差异两种结合起来所得结论更丰富《婴儿期不同养育方式对青少年期心理健康的影响》1.3.得分2.资料类型设计类型多变量《婴儿期不同养育方式对青少年期心理健康的影响》结果1.结论1.《婴儿期不同养育方式对青少年期心理健康的影响》：混杂因素：教育年限相同

5、结论2：结果2.《孟鲁司特联合血塞通片对改善慢阻肺稳定期患者生活质量影响》2.处理因素3.试验效应资料类型设计类型多变量分析《孟鲁司特联合血塞通片对改善慢性阻塞性肺疾病稳定期患者生活质量的影响》结论2：均向量统计推断应变量:多个定量变量;自变量(影响因素):分类变量如何考虑多个定量变量(影响因素)对同一结果(变量）的影响？18血压值与年龄、性别、劳动强度、饮食习惯、吸烟状况、家族史糖尿病人的血糖与胰岛素、糖化血红蛋白、血清总胆固醇、甘油三脂射频治疗仪定向治疗脑肿瘤过程中，脑皮质的毁损半径与辐射的温度与照射的时间如何考虑多个因素对同一结果(变量）的影响？19一种结果出现

6、是多个因素和环节共同作用的结果：第三章多重线性回归多重线性回归简单线性回归一个因变量，为连续型变量一个自变量多重线性回归(multiplelinearregression)一个因变量，为连续型变量多个自变量多重线性回归分析是简单回归的扩展，其基本原理及条件是相同的，亦有一定差别。简单线性回归——回顾10名3岁男童体重与体表面积的关系编号体重(X,kg)体表面积(Y,103cm2)111.05.283211.85.299312.05.358412.35.292511.15.602611.76.014714.45.830814.96.102915.26.0751016.0

7、6.41110名3岁男童体重与体表面积散点图1112131415165.05.56.06.5体重(kg)，X体表面积Y(103cm2)线性相关10名3岁男童体重与体表面积的关系编号体重(X,kg)体表面积(Y,103cm2)111.05.283211.85.299312.05.358412.35.292511.15.602611.76.014714.45.830814.96.102915.26.0751016.06.411线性相关10名3岁男童体重与体表面积散点图1112131415165.05.56.06.5体重(kg)，X体表面积(103cm2)