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文档简介

1、多重线性回归与Logistic回归一. 多元线性回归 1.多重线性回归的概念； 多重线性回归是简单线性回归的推广。它研究一个应变量与多个自变量之间的线性依存关系。如：一个人的血压水平受年龄、饮食结构、遗传特性等许多因素的影响。一. 多元线性回归2. 多元线性回归方程的建立b1，b2bn称偏回归系数，b0为截距。一. 多元线性回归3. 假设检验： 为检验每个自变量是否对y都有线性回归关系，需分别对每个自变量进行假设检验，以免把作用不显著的自变量引入方程中。（1）偏回归系数的假设检验： a. F检验 在其他自变量存在于回归方程中的条件下考察某一自变量对应变量y的回归效应。一. 多元线性回归 b.

2、t检验： 计算一个包含P个自变量的多元线性回归方程，再用t检验法对各偏回归系数进行假设检验。（2）多重线性回归方程的假设检验： 检验应变量y与P个自变量之间是否存在线性回归关系，用方差分析。一. 多重线性回归4. 注意事项：（1）要考虑是否符合多重回归分析的条件。多重回归分析要求应变量y服从正态分布。（2）在比较各自变量对应变量相对贡献的大小时，由于各自变量的单位不同，不能直接用偏回归系数的大小作比较，须用标准化偏回归系数来比较。（3）采用不同的变量筛选方法得到的结果可能不完全一致。二. Logistic回归 一. Logistic回归的概念： 在医学研究中经常遇到应变量为互斥的二项分类资料。如治愈与未愈，生存与死亡等。同时有许多自变量可能岁结果产生影响，而这种影响不一定是线性的，可采用Logistic回归分析。 Logistic回归是一种用于多因素分析的曲线模型，特别适用于应变量为离散型多项分

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