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多元統計方法2(ppt81)(編輯修改稿)

2026-03-01 17:33 本頁面

　

【文章內容簡介】回歸的發展z 加權回歸z 有重復測量的回歸分析：對每一個回歸變量 x的 y有多次重復的測量值。z 嶺回歸分析：改進的最小二乘方，用于自變量相關性大，或某些變量變化范圍太小。可用 sas實現。Logistic回歸z 實際上屬于判別分析，因擁有很差的判別效率而不常用。z 適用于流行病學資料的因素分析z 實驗室中藥物的劑量反應關系z 臨床試驗評價z 疾病的預后因素分析二、 Logistic回歸模型z Logistic回歸的分類二分類多分類其中二分較為常用條件 Logistic回歸非條件 Logistic回歸兩者針對的資料類型不一樣，后者者針對成組研究，前者針對配對或配伍研究。26例冠心病病人和 28例對照者進行病例 ?對照研究（變量賦值表）自變量為連續自變量為連續變量，最好變變量，最好變為等級或計數為等級或計數資料資料有統計學家持反對意見認為損失信息26例冠心病病人和 28例對照者進行病例 ?對照研究（數據格式） Logistic回歸方程的建立建立方程就是求解 b0， b1…b pz Logistic回歸中的常數項（ b0）表示，在不接觸任何潛在危險／保護因素條件下，效應指標發生與不發生事件的概率之比的對數值。z Logistic回歸中的回歸系數（ bi ）表示，某一因素改變一個單位時，效應指標發生與不發生事件的概率之比的對數變化值，即 OR或 RR的對數值。參數意義回歸系數的意義216。單純從數學上講，與多元線性回歸分析中回歸系數的解釋并無不同，亦即 bi表示 xi改變一個單位時， logit P的平均變化量。216。多因素 Logistic回歸分析時，對回歸系數的解釋都是指在其它所有自變量固定的情況下的優勢比。216。存在因素間交互作用時， Logistic回歸系數的解釋變得更為復雜，應特別小心。z調整與控制調整與控制流行病學中的一些基本概念：相對危險度（ relative risk） : RR=P1/P2比數　　　　　　　　　　　　 Odds=P/(1P)比數比　　　 OR=[P１ /(1P１ )]/[P２ /(1P２ )]在患病率較小情況下， OR≈RR根據 Wald 檢驗可知， Logistic回歸系數 bi服從 u分布。因此其可信區間為進而，優勢比 e(bi)的可信區間為參數估計似然函數計算方法最大似然法迭代法1. 初始值2. 迭代次數3. 人為精度4. 可能不收斂5. 總體來說，解比6. 較穩定。SPSS的實現z analyzeregressionbinary logisticanalyzeregressionbinary logisticoption模型擬合優度指標， ?2值越小，P值越大表明模型越好迭代過程，可以監察方程計算的過程參數估計的相關矩陣，每步各協變量的零級相關系數（簡單相關系數）均小（），提示各協變量間相互獨立其他結果說明內編碼缺省值最好不超過缺省值最好不超過總樣本量的總樣本量的 10％％不然代表性太差不然代表性太差但也不是絕對但也不是絕對結果說明（ 2）我們只看最后一步模型系數總的檢驗Step：增加或減少的變量對方程的影響， P越大說明這個變量對方程的影響越小Block：Model：方程內包含的變量總體，如果 P?,說明 Logistic方程總體有意義，借用線性的解釋來說將回歸方程中的所有自變量作為一個整體來檢驗他們于應變量之間是否具有線性線性關系，P,說明所擬合的方程具有統計學意義，但并不說明模型擬合的好壞?：真正的模型擬合一般要把其提高到。結果 3模型擬合優度指標，模型擬合優度指標，?2值越小，值越小，P值越大表明模型越好值越大表明模型越好兩種兩種 R2的解釋與線性的解釋與線性方程同，方程同，％在流行病學％在流行病學研究中算一個比較好的了研究中算一個比較好的了判別分析用表判別分析用表結果 4?Wald檢驗檢驗（（ wald test））　　即廣義的即廣義的 t檢驗，統計量為檢驗，統計量為u,下面詳細討論之下面詳細討論之參數估計的相關矩陣，每步各協變量的零級相關系數（簡單相關系數）均小（），提示各協變量間相互獨立至此，一個最簡單logistic方程建立和檢驗告一段落，下面涉及自變量的選擇自變量的選擇和強影響點的挑選強影響點的挑選自變量的篩選z 目的：與多元線性回歸分析類似，當自變量的數目較多時，為使 logistic回歸方程比較穩定和便于解釋。z 方法：一般統計學書介紹和統計軟件固有的有前進法、后退法，逐步法。z 個人認為，還應考慮模型的整體擬合優度，并結合專業知識手工增加或剔除變量全局擇優指標z 擬合分類表z 最大似然函數值 L（＝ 1）或 logL（＝ 0）即 2log likelihood＝ 0z 擬合優度檢驗z 通過上述指標，比較不同方程擬合優度的優劣R2越大，擬合越好越大，擬合越好模型擬合優度指標，模型擬合優度指標，?2值越小，值越小，P值越大表明模型

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