多因素统计分析方法介绍PPT课件

结果解释
其他多变量统计方法
判别分析discriminant analysis 聚类分析cluster analysis 因子分析factor analysis
LOGISTIC回归
结果变量为2分类变量(yes/no)，其均数为一百分
构成。 在多重回归中，解释变量的线性组合预测的是结 果变量的均数。在Logistic回归中，解释变量的线 性组合预测的是结果变量的均数的一种变换—— (logit变换) Logit变换
logit p loge
2
: n
秩和(R)
R1
R2
பைடு நூலகம்
Rk
k 12 2 2 H R n k 1 2 ~ ν k1 的 分布 j nkk 1 j 1


多重回归 Multiple Linear Regression
模型
E y x E y 1 x1 2 x2 p x p
配伍组设计资料方差分析的数据结构
因素A 编号 1 2 3 n 1 x x x x 2 x x x x 3 x x x x c x x x x
两因素方差分析的非参数方法
Friedman’s two way analysis of variance
因子 配伍组 1 1 2 k
多因素统计分析方法介绍
--探讨结果变量与多个因素之间的关系
两因素方差分析数据结构
data structure of two way analysis of variance
因素A 因素B 1 2 3 r 1 xx xx xx xx 2 xx xx xx xx 3 xx xx xx xx c xx xx xx xx
40岁以上男性高血压例（续）
模型
logit p 1smoking 2obesity 3snoring
结果
回归系数估计 截距 smoking obesity snoring -2.378 -0.068 0.695 0.875 标准误 0.380 0.278 0.285 0.398 0.24 2.44 2.19 0.810 0.015 0.028 z P值

p 1 p
Logistic回归模型
logit p 1x1 2 x2 p x p
40岁以上男性高血压例
40岁以上男性高血压
吸烟 0 1 0 1 0 1 0 1 肥胖 0 0 1 1 0 0 1 1 打鼾 0 0 0 0 1 1 1 1 人数 60 17 8 2 187 85 51 23 有高血压的人数(%) 5(8%) 2(11%) 1(13%) 0(0%) 35(19%) 13(15%) 15(29%) 8(35%)

参数估计方法
最小二乘法（Least Square Estimation） 最大似然法（Maximum Likelihood Estimation）
关于模型选择的话题
变量选择

向前法（Forward） 向后法（Backward） 逐步法（Stepwise）
模型拟合优度（goodness of fit） 残差分析 预后指数（prognostic index）