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时间:2020-09-07
《《医学统计学》教学课件:第九章 双变量回归与相关.ppt》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、第九章双变量回归与相关LinearRegressionandCorrelation1102双变量计量资料:每个个体有两个变量值总体:无限或有限对变量值样本:从总体随机抽取的n对变量值(X1,Y1),(X2,Y2),…,(Xn,Yn)目的:研究X和Y的数量关系方法:回归与相关简单、基本——直线回归、直线相关2102Content1.Linearregression2.Linearcorrelation3.Rankcorrelation4.Curvefitting3102十九世纪英国人类学家F.Galton首次
2、在《自然遗传》一书中,提出并阐明了“相关”和“相关系数”两个概念,为相关论奠定了基础。其后,他和英国统计学家KarlPearson对上千个家庭的身高、臂长、拃长(伸开大拇指与中指两端的最大长度)做了测量,发现:历史背景:4102儿子身高(Y,英寸)与父亲身高(X,英寸)存在线性关系:即高个子父代的子代在成年之后的身高平均来说不是更高,而是稍矮于其父代水平,而矮个子父代的子代的平均身高不是更矮,而是稍高于其父代水平。Galton将这种趋向于种族稳定的现象称之“回归”。5102目前,“回归”已成为表示变量之间某
3、种数量依存关系的统计学术语,并且衍生出“回归方程”“回归系数”等统计学概念。如研究糖尿病人血糖与其胰岛素水平的关系,研究儿童年龄与体重的关系等。6102第一节直线回归7102一、直线回归的概念目的:研究应变量Y对自变量X的数量依存关系。特点:统计关系。X值和Y的均数的关系,不同于一般数学上的X和Y的函数关系。8102例9-1某地方病研究所调查了8名正常儿童的尿肌酐含量(mmol/24h)如表9-1。估计尿肌酐含量(Y)对其年龄(X)的回归方程。9102表9-18名正常儿童的年龄(岁)与尿肌酐含量(mmol/
4、24h)1010211102在定量描述儿童年龄与其尿肌酐含量数量上的依存关系时,将年龄称为自变量(independentvariable),用X表示;尿肌酐含量称为应变量(dependentvariable),用Y表示。12102由图9-1可见,尿肌酐含量Y随年龄X增加而增大且呈直线趋势,但并非8个点子恰好全都在一直线上,此与两变量间严格的直线函数关系不同,称为直线回归(linearregression),其方程叫直线回归方程,以区别严格意义的直线方程。双变量直线回归是回归分析中最基本、最简单的一种,故又称
5、简单回归。13102直线回归方程的一般表达式为为各X处Y的总体均数的估计。141021.a为回归直线在Y轴上的截距。a>0,表示直线与纵轴的交点在原点的上方;a<0,则交点在原点的下方;a=0,则回归直线通过原点。a=0a<0a>0XY15102b>0,直线从左下方走向右上方,Y随X增大而增大;b<0,直线从左上方走向右下方,Y随X增大而减小;b=0,表示直线与X轴平行,X与Y无直线关系。XY2.b为回归系数,即直线的斜率。b的统计学意义是:X每增加(减)一个单位,Y平均改变b个单位。b>0b<0b=016
6、1021710218102二、直线回归方程的求法残差(residual)或剩余值,即实测值Y与假定回归线上的估计值的纵向距离。求解a、b实际上就是“合理地”找到一条能最好地代表数据点分布趋势的直线。原则:最小二乘法(leastsumofsquares),即可保证各实测点至直线的纵向距离的平方和最小(X,Y)191022010221102例9-1某地方病研究所调查了8名正常儿童的尿肌酐含量(mmol/24h)如表9-1。估计尿肌酐含量(Y)对其年龄(X)的回归方程。22102表9-18名正常儿童的年龄(岁)与
7、尿肌酐含量(mmol/24h)23102解题步骤241022510226102此直线必然通过点(,)且与纵坐标轴相交于截距a。如果散点图没有从坐标系原点开始,可在自变量实测范围内远端取易于读数的X值代入回归方程得到一个点的坐标,连接此点与点(,)也可绘出回归直线。2710228102三、直线回归中的统计推断29102(一)回归方程的假设检验建立样本直线回归方程,只是完成了统计分析中两变量关系的统计描述,研究者还须回答它所来自的总体的直线回归关系是否确实存在,即是否对总体有?3010231102321021.
8、方差分析33102(X,Y)34102数理统计可证明:35102上式用符号表示为式中3610237102上述三个平方和,各有其相应的自由度,并有如下的关系:38102如果两变量间总体回归关系确实存在,回归的贡献就要大于随机误差,大到何种程度时可以认为具有统计意义,可计算统计量F39102式中401022.t检验41102例9-2检验例9-1数据得到的直线回归方程是否成立?42102(1)方差分析43102表9-2
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