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12 回归分2013卫生统计学
卫生统计学(第7版);第十二章: 多重线性回归与相关;;线性回归与相关; ;一、多重回归分析数据格式;编号 ;一、多重线性回归模型的一般形式 ;二．计算偏回归系数，建立回归方程： ;编号 ;;例12-1 表12-1资料的参数估计值;第二节、多重线性回归方程的 假设检验;1、回归方程的方差分析 （所有回归系数为0）;有关计算公式;2、有关评价指标;软件有关结果;（1）.残差标准差（ Root MSE ）;（2）.决定系数 （ determination coefficient）;决定系数;（3）.校正的决定系数 （ Adjusted determination coefficient）;校正的决定系数;（三）、各自变量贡献大小的 假设检验及其评价;1、各回归系数的t检验;2、标准化回归系数 ;Descriptive Statistics;3、偏回归平方和 （sum of squares for partial regression）及其F检验 ;第三节 复相关系数与偏相关系数;1.复相关系数 （ multiple correlation coefficient）;;自变量;2、偏相关系数;几个相关系数的区别;第四节 自变量的选择;一、全局择优法;（一） Cp准则的计算公式;（二） AIC准则的计算公式;;应用以上准则如何选择模型？;SAS获得的几个准则值结果;全局择优法的局限性;二、逐步法;（一）前进法;（二）后退法;（三）逐步回归法;例12-1（逐步选择法）结果(令α入＝α出＝0.10);逐步回归法实例(令α入＝α出＝0.10);逐步回归法实例（第一步）;逐步回归法实例（第二步）;逐步回归法实例（X1剔除否）;逐步回归法实例（第三步）;逐步回归法实例（X4/X1/X3剔除否）;逐步回归法实例（第四步）;逐步回归法实例（是否剔除）;逐步回归法实例（是否剔除）;例12-3的方差分析结果;例12-3的回归系数及其检验;第五节 多元线性回归的应用及其注意事项;一、应用;二、应用条件;三、应用的注意事项;（一）变量的数量化;名义分类变量的哑变量化;（二）样本含量;（三）统计“最优”与专业的“最优”;（四）多重共线性;多重共线性的识别与解决办法;（五）交互作用;（六）残差分析(检验应用条件);（六）(用标准化残差发现异常点);多重回归计算程序;小结;练习题 一、 简单线性回归部分 方积乾主编:《卫生统计学》(第七版) pages 236-237 “思考与练习???中: 1，2, 3共三题 二、多重线性回归部分 方积乾主编:《卫生统计学》(第七版) 265 “思考与练习”中:3, 4,5,共三题 4. 试解释简单相关系数、复相关系数和偏相关系数的意义。 5.简单线性回归系数和偏回归系数的意义有何不同？ 6. 试说明多元线性回归模型中选取因素的方法及其优缺点。
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