直线回归分析

直线回归分析Tag内容描述：<p>1、两变量关联性分析,第十一章,第一节 线性相关,什么是相关？,当所研究的两个事物或现象之间，既存在着密切的数量关系，又不象函数关系那样，能以一个变量的数值精确地求出另一个变量的数值，我们称这类变量之间的关系为相关关系，简称相关。,目的：研究事物或现象之间有无关系、关系的方向和密切程度。,线性相关(linear correlation)又称简单相关，用于双变量正态分布资料。,相关关系并不一定是因果关系，相关分析的任务就是对相关关系给以定量的描述。,第一节 线性相关,线性相关的性质和相关之间的密切程度：,1. 正相关 2. 负相关 3. 无相。</p><p>2、,直线回归分析,.,主要内容,直线回归方程的建立直线回归的统计推断直线回归的应用直线回归需注意的问题直线回归与直线相关的联系与区别,.,医学领域里常常需要研究两个变量之间的关系，例如：人的身高与体重，体温与脉搏次数，年龄与血压，药剂量与疗效，体表面积与肺活量，身高与臂长两变量关系的密切程度可以用直线相关衡量；两变量的数量变化关系可以用直线回归衡量。,.,直线回归概念,直线回归（linear。</p><p>3、双变量关联性分析 单变量分析方法 univariateanalysis 主要是比较同一变量各组间的差异双变量分析方法 bivariableanalysis 相关与回归分析 两个变量之间的关系 血压 年龄肺活量 体重动物死亡率 毒物剂量相关 研究两变量间是否有联系及联系程度如何血压与年龄是否有联系 联系程度如何 肺活量与体重是否有联系 联系程度如何 回归 研究两变量的数量变化关系人群中 平均而言。</p><p>4、a,1,直线回归分析,a,2,主要内容,直线回归方程的建立 直线回归的统计推断 直线回归的应用 直线回归需注意的问题 直线回归与直线相关的联系与区别,a,3,医学领域里常常需要研究两个变量之间的关系，例如：人的身高与体重，体温与脉搏次数，年龄与血压，药剂量与疗效，体表面积与肺活量，身高与臂长 两变量关系的密切程度可以用直线相关衡量； 两变量的数量变化关系可以用直线回归衡量。,a,4,直线回归。</p>