卫生统计学直线相关与回归.pptxVIP

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2023-04-26 发布于上海
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卫生统计学直线相关与回归.pptx

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卫生统计学直线相关与回归;;Dec,8,2009; 本章只介绍两个变量间的直线关系的分析 ;一、直线回归分析的概念 ;Dec,8,2009;Dec,8,2009;直线回归：在直角坐标系中绘制散点图，所有散点并不都在一条直线上，但有一种直线趋势;回归方程式：;二、直线回归方程的求法 ;;表10－1　10名胎儿的股骨径长度和出生体重的数据;1.绘制散点图由散点图（图10－1）可见，两变量间呈直线趋势，故进行下列计算。 2.计算统计指标:?X、?Y、?XY、?X2、?Y2 、、lXX、lYY与lXY。;; 根据回归方程式作图，在自变量X取值范围内任取两个X值，带人方程式，得Y的估计值，连接两点，即回归直线。;;第一段：;所有点平方求和，因;?回=1， ?剩=n-2;表10.2　回归分析的方差分析表;其中：;（1）建立假设：;表10.3　例10.2资料的方差分析计算表;式中Sb为回归系数的标准误，计算公式为：;式中SY,X为Y的剩余标准差，扣除X的影响后Y的变异指标，计算公式： ;;3.直线回归的区间估计;(2);（3）个体Y值的容许区间 ;4.直线回归方程的应用;线性相关（linear correlation ）又称简单相关（simple correlation）用相关系数（r）来表示两个变量间的直线关系。;0 r 1 ;二、相关系数的意义;计算r的公式为： ;;四、相关系数的假设检验;例10－9 就例10－8所得r值，检验胎儿股骨径长度和胎儿体重间是否有直线相关关系。;相关：相关关系 ;（1）方向一致（2）假设检验等价（3）用回归解释相关（4）ｒ的平方称为决定系数（coefficient of determination）：反映了Y的总变异中由X变量可以解释的部分。;Dec,8,2009;（3）特别是有率或构成比等相对数作变量，或本来就是等级资料。;总体等级相关系数的假设检验 H0：ρs＝0 H1：ρs≠0，或单侧ρs0(或ρs0);相同秩次较多时，rs的校正：;Dec,8,2009;Dec,8,2009;Dec,8,2009;Dec,8,2009;Dec,8,2009;Dec,8,2009;Dec,8,2009;谢谢观看！