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文檔簡介
4回4英國人類學家F.Galton首次在《自然遺傳》 計學家KarlPearson對上千個家庭的兒子身高(Y,英寸)與父親身高(X,英寸)性關系:?33.730.516X也即高個子父代的子代在成年之后的身高平于其父代水平。Galton將這種趨向于種族穩(wěn)定“回歸”已成為表示變量之間某種數(shù)量依存關系的統(tǒng)計學術語,相關并且衍生出“回歸方程”“回歸系數(shù)”等統(tǒng)計學概念。如研究 人血糖與其胰島素水平的關系,研究兒童與體重的關系等。即便具有相同的體重,肺活量也不一定相同YY
X女大學生體重(X)與肺活量(Y)的散點圖 即便具有相同的2歲身高,成年后的身高也不一定相同 X2歲身高X與成年后身高Y的散點2歲身高影響成年的身高,但并非確定地決定它(determineitexactly);宏觀上來講,他們呈直線關系,但并不能YabX函數(shù)式(例如圓周長與半徑:y=2πr)來描述。?abX“hat”表示估計值,給定x時y的條件均數(shù)函數(shù)關系:確定。例如圓周長與半徑:y=2πr回歸關系:不確定。例如血壓和 的關系,稱為直線回歸(linearregression)。依存關系:應變量(dependentvariable)Y化 ——回歸分互依關系:應變量Y與自變量X ?a Y(dependentvariable,response (independentvariable,explanatory條件:Y是服從正態(tài)分布的 ?aa:截距(intercept),直線與Y軸交點的縱坐標。:斜率(slope),回歸系數(shù)(regressioncoefficient)。b>0,Y隨X的增大而增大(減少而減少)——斜上;b<0,Y隨X的增大而減?。p少而增加)——斜下; ——水平條件:Y隨量,總體為正態(tài)分布
?aYX
例7-1某地方病 12345678X7:只有一個自變量,稱簡單回歸(simpleregression); :
3.6尿肌酐含量尿肌酐含量3.23.02.82.62.44.0 6.0 8.0 10.0()
12.0 14.0圖9-18名兒童 與其尿肌酐含量的散點X squaremethod):使各散點到直線的 Y?2最小。 Q(Y?)
(Y?)2YabX b(XX)(YY)XYXY/n(XXaYb
1 123946586787
232.617623.87/764762/5.8450回歸方程:?
XX/n76/8YY/n23.87/8aY①由于抽樣誤差引起,總體回歸系數(shù)②存在回歸關系,總體回歸系數(shù)β②tY總情況(YY
? ?Y)回歸部Y (YY)(Y?)?Y?)(?所以有(YY)2(Y?)2(Y?Y即SSSSSS=剩+2SS總=(YY),Y的離均差平方和(totalsumof2未考慮X與Y的回歸關系時的總變異。υ=n-SS=(Y? )為剩余平方和(residualsumof對Y法用解釋的部分。SS剩越小,回歸效果越好。υ=n- 為回歸平方和(regressionsumof,由于X與的直線關系而使變異減小的部分,即總變異中,F(xiàn)SS回/回MS回SS殘/ MS1殘nY?2YYSSSSSS回SS
2?Y
b2l
?
X
Y
Y(5)=(3)-(4)
(Y?)2 - - - - ?
計算
12123946586787 /842
Y2(Y)2/相關系 公1,nH0:1,nH1:β≠0,即尿肌酐含量 之間有直線關
FSS/回MS
0.8134
SS回
SS殘/ MS SS殘=SS總-SS回
回 殘nFP7 1 6v1=1;ν2=6,查F界值表,得P<0.01.按 H0接受H1可以認為兩者有直線關公 t
bbSbb
SY. SY.XXXXn n
過H0:β=0 前面已計算過n=8,SS殘 SS
0.23280.1970,Y.
n 8 SY.
0.19700.0304, 42tb00.13924.579,Sb 0.0304 H0…注意 F SpssSpss.139t檢Spss結0.1392?0.1392?TheinterceptisaTheinterceptisa=No直線回歸方程的區(qū)間估(一)總體回歸系數(shù)的區(qū)間估(b-t/2(n-2)Sb,b+t/2(n-2)Sb)簡記為bt/2(n-(0.1392-2.447×0.0304,=(0.0648,(二)總體均數(shù)μ的區(qū)間估(三 Y值的容許區(qū) Y|X的區(qū)間估
本例: 時??1.66170.13921.66170.1392(3.3321-2.447×0.1031, Y縮寫本例: =12時值的95%容許區(qū)間,9595%uX|Y的可信區(qū)間 容許區(qū)尿肌尿肌酐含量(
可信區(qū)
()
圖9-3總體均數(shù)的可信區(qū)間和 ? 控 回 變量間的依存關相 變量間的互依關直線相關(linearcorrelation)簡單相關(simplecorrelation),用于雙變量正態(tài)分布資料。圖
、Y同時增減---正相關(positivecorrelation);、Y此增彼減---負相關(negativecorrelation) 、Y變化趨勢相同----相關系數(shù)示意 反向變化 、Y變化互不影 相關(zerocorrelation)圖 相關系數(shù)示意相關系數(shù)(correlationcoefficient),又稱積差相關系數(shù)(coefficientofproduct–momentcorrelation),或Pearson相關系數(shù)(軟件中常說明相關的密切程度和方向的指標r——相關系數(shù)的意XXYY XYY
lXXlXXlYYr無單位,-1r≤1。r——為負——(與回歸系數(shù)的符號相同|r|=1---完全相關,|r|=0---零相關。x,y相關系數(shù)的計對例 的相關關由例9-1算得,r lXY lXX
5.845
0.8818r≠0rr1rr1rnSr
n=8,t
0.8818
4.579,n21r 10.88182n 8P<0.05,按0.05水 H0,接受可以認為兩者成直線關必須將r轉為或 公式tanh為雙曲線正切函數(shù)tanh-1為雙曲線反正切函數(shù),r的取值范圍為-1<r<1,Z取值范圍-∞<Z<+∞。按正態(tài)) (1z=tanh-1
2ln(1z的95%可信區(qū)間為1.3838±1.96/8 =(0.5073,3.2749)e2z
上限tanhz=tanh0.5073=e2
tanh
e2z1
1下 e2z
總體相關系數(shù)95%可信區(qū)間為公式l /
l R
lXX SS取值0到1之 MS回F 回
,1,
n
SS/殘MS
②X、Y服從雙變量正態(tài)分 回歸— 由一個變量值推算另一個變量相關——假設檢驗等
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