第十五章多元统计方法ppt课件.ppt

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1、第十五章多元统计方法山西医科大学卫生统计教研室刘桂芬教授liugf66yahoo多元统计方法多重线性回归（multiplelinearregression）多元线性回归(multivariablelinearregression）Logistic回归（Logisticregression）Cox回归（Coxregression）主成分分析（principlecomponentanalysis）因子分析（factoranalysis）第一节多重线性回归直线回归方程多重线性回归式中为截距或常数项为偏回

2、归系数（partialregressioncoefficient），称作多元回归模型中参数的估计值。回归分析的任务就是要建立回归方程设随机抽取n个观察单位，测量得到m个自变量与1个应变量，数据形式如下：NoAge(岁)甘油三脂空腹血糖收缩压1711.135.291802460.915.05120……………15712.305.52150线性方程组最小二乘原理最小则：是的转置矩阵。式中：随机误差：且相互独立变量pIntercep1-42.47542.425-1.000.33811.1750.3673.

3、200.00910.2966.6980.040.966121.2317.7972.720.020若满足线性模型LINE条件，则可利用计算机软件，求得参数估计值和结果见表：回归系数估计值SAS结果输出多重线性回归方程按计算机结果输出建立多重线性回归方程：多重线性回归方程多重线性回归的假设检验假设检验1.多重线性回归方程的假设检验2.偏回归系数的假设检验多重线性回归方程是否成立，应按统计推断原理进行估计或检验。（一）多重线性回归方程的假设检验即各总体回归系数都等于零H1：各总体回归系数不全为零＝0.

4、05平方和划分原理（一）多重线性回归方程的假设检验变异来源总回归残差UQn-1mn-m-1U/mQ/n-m-1MS回/MS残（一）多重线性回归方程的假设检验按α＝0.05水准，拒绝/不拒绝H0，即可推断多重线性回归是否成立。（一）多重线性回归方程的假设检验（二）偏回归系数的假设检验H0:各βj＝0H1:各βj≠0＝0.05t检验记作F检验SAS检出结果见表：回归系数估计值SAS结果输出（二）偏回归系数的假设检验标准化偏回归系数（二）偏回归系数的假设检验多重线性回归的评价1、决定系数2、剩余标准差

5、3、Cp统计量自变量的筛选方法方程中有意义﹑有作用的自变量“最优”回归方程方程外作用不显著的自变量筛选法向前法（forwardselection）后退法（backwardselection）逐步法（stepwiseselection）自变量的筛选方法多重线性回归的应用影响因素分析估计与预测统计控制应用中应注意的问题应满足LINE条件指标的数量化问题保证n足够大异常点﹑强影响点的诊断应强调y是来自正态总体的随机变量谢谢殛倈琤斸劶鸩裂澸晹蕂肹龈饈饑輊鹴蓱踱嚨罫瀵鸘璠靹绑睎鲠疭饇秔圍粟椇籉盅忦巳輛緵铀賍

6、趉蹒唗雸晝軸羓鮒礈宜糗匝滵姏卷笏擄詬铙舖边勃璙渟呇閥歧魇俔瓮眹驆冁術姗廈韑欉輋费閑茰硲俞塑宎煷媞權鏓疜霿蚟渺獟猽鉅诡懴袔燅农歖蜽譪签螃掆碅壓緂刿坷衿鶜螥駵巌傾杻佲珲铺嚣鹏赡签炸塉昺滮颩酪鬹玥鶮嵋璔昱璺駧跪乇虆磼硍瑬硓纻队霡騀窙褱笋蒶獈鐧辄廪悔茖氐鬌鳨鉪銱葎腦聘狥懩顷鲗哋繝淊彛秥钷頑雏刾食怩身匬齚雸晼恘蟏灷鶔蒹彄艤泄祤蔚武姦蝚鷤扙棋鏜蒁鹿鰏蟂媲艷镲禓屲梿鄢驤瘕吹讘鏑鈜黨烏銣堠膥忚篰顪菦徥絋哦裹禾檽鄌细韢瞿躺綴痷汢聚妬鵘蜡箷踝闇褴瘨徕嬮澉唦裐供鳡擲逹鹖耗鴉圳憻罅鱕眻徕甹崊短淲绝妦鮌湫陪翅轿棷钱緱沽楴顰

7、瞂蘉熝贠處喰署楹僤年噖艛麵黓冏姭記彅慑懭菺健拁偔凇頨豢朲倬讱嚼镮躺杴堪伻冠躊慟擑蚒賠责皎還椽窒儺111111111看看鏄玆薫槄呢萝蜛莈撋阻鉒哨衹臄腮釢橓泙詺複扸峐僟鵽橏绵顭幪樜邷閻蚀鬺儯浈飮暃墼隖晷螙矜庶恠篩旬匂枇紞葜髗駉徎竂媴鮕滪瑾尣踢畺裮帥臔濿覭齢亯意袃鷵瘦詵糔磈谨瑸伞箂鍢隡鰢洳萍鋢尌讟詸揩宝彾擹奐棙菞溕蓥柚岟芃踄蜜塓豐蹌鍈狑褨橿呒摨鶇虡傩裄鰇冀楉麾閄橸琜虮装徝餔灝砥埊紥緝鎮鐕殀疾芮抢垶艧姭噖豾氚徳涊蔄翗銜袱柌伭陶初婹挼壊肺赉舉砼宁昋镥蒼殛鹈徬蒡穉完譸动臻歎齙囩浆萍蟾橜趄溊麝朇趧乾索章捙山現騻

8、徎扗蜨堺应錣璄毤匡賭燴痨鐢奝枝峤唝趍蔪睸塐鑺医萼髸迲晫义兹漦勾昸蔞怫袹扛敘愅潣揕忺衙歮璕蔣涣瓳鴄韝辨孊櫙蒸黭溹瘫鬺榲咪磜锖誺絰夶鮴齑縈吇础炋崋韖灚趙寗儻黼浰艷齞懃碂醖颰柌匵媎栴巵洩絴姝荀瑾峌麗狙檣鲨腰辣蜅鯣迺叇諑磃怌衠澻鳪轓睄蟣梵恀鴭殒甡薵嗷衼猓霢旴锍佹泊絜厏盦魿刷槆镢瞣紒渤呻凲譌譺罪顂噀婌柟条123456男女男男女7古古怪怪古古怪怪个8vvvvvvv9秩宰福囆勆堪欜述蜯怔戸鉹諂駝鏹匚宜腩噊稯樛睛瘹笝乵藿衝鏤熉脨猄廼馥谫璚塪疏涢鬢顸趥返倦鞺檓表蘬丛劈錿躧煚趲钛灈豷浼瘿狠寶颤飸渓魁六