常用多因素回归分析

线性回归分析练习题

§1 回归分析 1．1 回归分析 1．2 相关系数 一、基础过关 1．下列变量之间的关系是函数关系的是( ) A．已知二次函数y＝ax2＋bx＋c，其中a，c是已知常数，取b为自变量，因变量是这个函数的判别式Δ＝b2－4ac B．光照时间和果树亩产量 C．降雪量和交通事故发生率 D．每亩施用肥料量和粮食产量 2．在以下四个散点图中， 其中适用于作线性回归的散点图为( ) A．①②B．①③C．②③D．③④ 3．下列变量中，属于负相关的是( ) A．收入增加，储蓄额增加 B．产量增加，生产费用增加 C．收入增加，支出增加 D．价格下降，消费增加

4．已知对一组观察值(x i，y i)作出散点图后确定具有线性相关关系，若对于y＝bx＋a，求得b＝0.51，x＝ 61.75，y＝38.14，则线性回归方程为( ) A．y＝0.51x＋6.65 B．y＝6.65x＋0.51 C．y＝0.51x＋42.30 D．y＝42.30x＋0.51 5．对于回归分析，下列说法错误的是( ) A．在回归分析中，变量间的关系若是非确定关系，那么因变量不能由自变量唯一确定 B．线性相关系数可以是正的，也可以是负的 C．回归分析中，如果r2＝1，说明x与y之间完全相关 D．样本相关系数r∈(－1,1) 6．下表是x和y之间的一组数据，则y关于x的回归方程必过( ) A.点(2,3) B C．点(2.5,4) D．点(2.5,5) 7．若线性回归方程中的回归系数b＝0，则相关系数r＝________. 二、能力提升 8．某医院用光电比色计检验尿汞时，得尿汞含量(mg/L)与消光系数计数的结果如下： 若y与x 9．若施化肥量x(kg)与小麦产量y(kg)之间的线性回归方程为y＝250＋4x，当施化肥量为50 kg时，预计小麦产量为________ kg. 10．某车间为了规定工时定额，需确定加工零件所花费的时间，为此做了4次试验，得到的数据如下：

简单回归分析计算例

【例9-3】-【例9-8】 简单回归分析计算举例 利用例9-1的表9-1中已给出我国历年城镇居民人均消费支出和人均可支配收入的数据， （1）估计我国城镇居民的边际消费倾向和基础消费水平。 （2）计算我国城镇居民消费函数的总体方差Ｓ2和回归估计标准差Ｓ。 （3）对我国城镇居民边际消费倾向进行置信度为95％的区间估计。 （4）计算样本回归方程的决定系数。 （5）以５％的显著水平检验可支配收入是否对消费支出有显著影响；对Ｈo ：β2＝0.7，Ｈ1：β2＜０.7进行检验。 （6）假定已知某居民家庭的年人均可支配收入为8千元，要求利用例9-3中拟合的样本回归方程与有关数据，计算该居民家庭置信度为95％的年人均消费支出的预测区间。 解： （1）教材中的【例9-3】 Ｙt ＝β1＋β2Ｘt ＋u t 将表9-1中合计栏的有关数据代入（9.19）和（9.20）式，可得： 2?β ＝2129.0091402.57614 97.228129.009 1039.68314） －（－???＝0.6724 1 ?β＝97.228÷14-0.6724×129.009÷14＝0. 7489 样本回归方程为： t Y ?＝0.7489＋0.6724Ｘt 上式中：0.6724是边际消费倾向，表示人均可支配收入每增加1千元，人均消费支出会增加0.6724千元；0.7489是基本消费水平，即与收入无关最基本的人均消费为0.7489千元。 （2）教材中的【例9-4】 将例9-1中给出的有关数据和以上得到的回归系数估计值代入（9.23）式，得： ∑2 t e ＝771.9598－0.7489×97.228－0. 6724×1039.683＝0.0808 将以上结果代入（9.21）式，可得： Ｓ2＝0.0808／(14-2)＝0.006732 进而有： Ｓ＝0.006732＝0.082047 （3）教材中的【例9-5】 将前面已求得的有关数据代入（9.34）式，可得： 2 ?βS ＝0.082047÷14/129.0091402.5762）（-=0.0056 查ｔ分布表可知：显著水平为５％，自由度为12的ｔ分布双侧临界值是2.1788，前 面已求得0.6724?2 =β，将其代入（9.32）式，可得： 0560.01788.20.67240560.01788.26724.02?+≤≤?-β 即：0.68460.66022≤≤β （4）教材中的【例9-6】 ｒ2＝1 - SST SSE ＝ 1- 96.7252 0.0808 ＝ 0.9992 上式中的ＳＳＴ是利用表9-1中给出的数据按下式计算的： ＳＳＴ＝∑2t Y －（∑Ｙt ）2／ｎ ＝771.9598－（97.228）2÷14＝96.7252

简单回归分析计算例

【例9-3】-【例9-8】简单回归分析计算举例 利用例9-1的表9-1中已给出我国历年城镇居民人均消费支出和人均可支配收入的数据，（1）估计我国城镇居民的边际消费倾向和基础消费水平。 （2）计算我国城镇居民消费函数的总体方差Ｓ2和回归估计标准差Ｓ。 （3）对我国城镇居民边际消费倾向进行置信度为95％的区间估计。（4）计算样本回归方程的决定系数。 （5）以５％的显著水平检验可支配收入是否对消费支出有显著影响；对Ｈo：β2＝0.7，Ｈ1：β2＜０.7进行检验。 （6）假定已知某居民家庭的年人均可支配收入为8千元，要求利用例9-3中拟合的样本回归方程与有关数据，计算该居民家庭置信度为95％的年人均消费支出的预测区间。 解：　 （1）教材中的【例9-3】 Ｙt＝β1＋β2Ｘt＋u t　 将表9-1中合计栏的有关数据代入（9.19）和（9.20）式，可 得： ＝＝0.6724 ＝97.228÷14-0.6724×129.009÷14＝0. 7489 样本回归方程为： ＝0.7489＋0.6724Ｘt 上式中：0.6724是边际消费倾向，表示人均可支配收入每增加1千元，人均消费支出会增加0.6724千元；0.7489是基本消费水平，即与收入无关最基本的人均消费为0.7489千元。 （2）教材中的【例9-4】 将例9-1中给出的有关数据和以上得到的回归系数估计值代入 （9.23）式，得： ＝771.9598－0.7489×97.228－0. 6724×1039.683＝0.0808 　将以上结果代入（9.21）式，可得： 　Ｓ2＝0.0808／(14-2)＝0.006732 进而有：Ｓ＝＝0.082047 （3）教材中的【例9-5】 将前面已求得的有关数据代入（9.34）式，可得： ＝0.082047÷=0.0056 查ｔ分布表可知：显著水平为５％，自由度为12的ｔ分布双侧临

cox回归分析

生存分析之COX回归分析 1、生存分析,就是将终点事件出现与否与对应时间结合起来分析得一种统计方法; 2、生存时间,就是从规定得观察起点到某一特定终点事件出现得时间,如膀胱癌术后5年存活率研究,及膀胱癌手术为观测起点,死亡为事件终点,两点为生存时间; 3、完全数据,观测起点到终点事件所经历得时间,上述例子即膀胱癌手术到因膀胱癌死亡得时间; 4、删失数据,因失访、研究结束终点事件未发生或患者死于规定得终点事件以外得原因而终止观察,不能确定具体生存时间得一类数据; 5、生存概率,表示某时段开始存活得个体到该时段结束仍存活得概率,p=活满某时段得人数/该时段期初有效人口数; 6、生存率,为观察起点起到研究时间点内各个时段得生存概率得累积概率,S(tk)=p1、p2、pk=S(tk-1)、pk; 7、生存曲线,以生存时间为横轴,将各个时间点得生存率连在一起得曲线图; 8、中位生存期,又称半数生存期,表示50%得个体存活得时间; 9、PH假定(等比例风险假定),某研究因素对生存得影响不随时间得改变而改变,就是COX回归模型建立得前提条件。 Cox回归分析及其SPSS操作方法概述 前面我们已经讲过生存分析及KM法得内容,详细可以回复数字26－28查瞧。但有对统计不太熟悉得“微粉”还不太明白生存分析与一般统计得区别,不知道如何区别Cox回归与Logistic回归。在我们做研究时,有时我们不仅关心某种结局就是否出现,还会关心结局出现得时间,例如肺部手术后观察五年生存率,一个有在1年之后死亡,另外一个人在在4、5后死亡,如果只瞧第5年时得结局,两者就是一样得(均死亡),但就是实际我们认为后者得治疗效果可能优于前者,即生存分析同时考虑结局与结局出现得时间,而一般分析只考虑结局。另外在队列随访时,可能有人在没有到5年时就失访了,如迁徙或者电话更改,我们不了解其结局如何,在一般得分析中这种病例无法使用,而中间失访得病例结局可能更差,如果直接扔掉,可能会产生偏倚;而用生存分析,这种病例可以给我们提供部分资料,即我们记录最后一次随访时病例得状态,失访前得资料可以用于分析。 我们先回顾一下生存分析得KM法与寿命表法(回复数字26与27可以查瞧KM法得详细内容),其共同点就是只能分析一种因素与生存率得关系,Log-Rank法也就是比较一个因素两种水平间得生存差别,如果生存 率得影响因素有很多,我们怎么避免其它混杂因素得影响呢？我们可以使用回归分析方法,但如果使用logistic回归,也就是只能观察影响因素与结局得关联,没有考虑结局发生得时间因素。Cox回归可以解决这个问题。Cox回归一般模型假设为 其中h(t,X)就是在时刻t得风险函数又可称瞬时死亡率,h(0,t)就是基线风险率,其它与logistic回归模型相同。βj大于0则x j越大,病人死亡风险越大,βj小于0则x j越大,病人死亡风险越小,βj等于0则x j 越与死亡率没有影响。Exp(β)为危险比(HR)或相对危险度(RR)。 下面以一个例子说明在SPSS中作Cox回归如何操作。

数学必修三回归分析经典题型(带答案)

数学必修三回归分析经典题型 1．一位母亲记录了儿子3～9岁的身高，由此建立的身高与年龄的回归模型为 93.7319.7?+=x y 用这个模型预测这个孩子10岁时的身高，则正确的叙述是（） A.身高一定是145.83cmB.身高在145.83cm 以上 C.身高在145.83cm 以下D.身高在145.83cm 左右 【答案】D 【解析】解：把x=10代入可以得到预测值为145.83，由于回归模型是针对3-9岁的孩子的，因此这个仅仅是估计值，只能说左右，不能说在上或者下，没有标准。选D 2．对有线性相关关系的两个变量建立的线性回归方程 y ＝ a ＋b x ，关于回归系数b ，下面叙述正确的是________． ①可以小于0；②大于0；③能等于0；④只能小于0. 【答案】① 【解析】由b 和r 的公式可知，当r ＝0时，这两变量不具有线性相关关系，但b 能大于0也能小于0. 3．对具有线性相关关系的变量x 、y 有观测数据(x i ，y i )(i ＝1,2，…，10)，它们之间的线性回归方程是 y ＝3x ＋20，若10 1 i i x =∑＝18，则10 1 i i y =∑＝________. 【答案】254 【解析】由 10 1 i i x =∑＝18 1.8. 因为点在直线 y ＝3x ＋2025.4. 所以 10 1 i i y =∑＝25.4×10＝254. 4．下表是某厂1～4 由散点图可知，用水量其线性回归直线方程是y ＝－0.7x ＋a ，则a 等于________． 【答案】5.25 2.5 3.5， ∵回归直线方程过定点， ∴3.5＝－0.7×2.5＋a. ∴a ＝5.25. 5．由一组样本数据(x 1，y 1)，(x 2，y 2)，…，(x n ，y n )得到线性回归方程 y ＝b x ＋ a ，那么下列说法正确的是________．

回归分析与因子分析之比较

回归分析与因子分析之比较 刘婷玉 数学与统计学院06级 【摘 要】回归分析与因子分析是数理统计中常用的两种数据处理方法，本文对他们进行比较，分析了两种方法的区别与联系，各自的使用和适用范围，对教学质量的提高及在实际中对于有效选择此两种统计方法提供了依据。 【关键词】回归分析 因子分析 比较 一、 问题提出 回归分析和因子分析都是研究因变量与因子间关系的一种数据处理方法，在模型上看，只是因子结构不一样，他们之间到底有什么内在联系，值得我们研究并加以利用。 二、 问题分析 1、 统计模型和类型 多元线性回归模型表示方法为 i ki k i i i ki i i i k k u X b X b X b b Y n i X X X Y n u X b X b X b b Y +++++==+++++=ΛΛΛΛ221102122110,,2,1) ,,,,(得：个样本观测值 其解析表达式为:

???????+++++=+++++=+++++=n kn k n n n k k k k u X b X b X b b Y u X b X b X b b Y u X b X b X b b Y ΛΛ ΛΛΛΛΛΛΛ2211022222121021121211101 多元模型的矩阵表达式为 ??????? ??+???????? ????????? ? ?=??????? ??u u u b b b b X X X X X X X X X Y Y Y n k kn k k n n n M M M ΛΛΛM M M M 2121021222211121121111 ??????? ??=???????? ??=??????? ??=?????? ? ??=+=u u u b b b b X X X X X X X X X Y Y Y n k kn k k n n n U B X Y U XB Y M M M ΛΛΛM M M M 2121021222211121121111 一般地，设X=(x1， x2， …，xp)’为可观测的随机变量，且有 i m im i i i i e f a f a f a X +?+???+?+?+=2211μ 。在因子分析中，p 维的变量向量x 被赋予一个随机结构，x =α+Af+ε具体也可以写成以下形式： 111112211 221122222 1122m m m m p p p pm m p x a f a f a f x a f a f a f x a f a f a f μεμεμε-=++++-=++++-=++++L L L L L (1) 其中α是p 维向量，A 是p ×r 参数矩阵，f 是r 维潜变量向量，称为

(完整版)第二章(简单线性回归模型)2-2答案

2.2 简单线性回归模型参数的估计 一、判断题 1.使用普通最小二乘法估计模型时，所选择的回归线使得所有观察值的残差和达到最小。（F) 2.随机扰动项和残差项是一回事。（F ） 3.在任何情况下OLS 估计量都是待估参数的最优线性无偏估计。（F ） 4.满足基本假设条件下，随机误差项i μ服从正态分布，但被解释变量Y 不一定服从正态分 布。 （ F ） 5.如果观测值i X 近似相等，也不会影响回归系数的估计量。 （ F ） 二、单项选择题 1．设样本回归模型为i 01i i ??Y =X +e ββ+，则普通最小二乘法确定的i ?β的公式中，错误的是（ D ）。 A ． ()() () i i 1 2 i X X Y -Y ?X X β--∑∑＝ B ．() i i i i 12 2i i n X Y -X Y ? n X -X β∑∑∑∑∑＝ C ．i i 122i X Y -nXY ?X -nX β∑∑＝ D ．i i i i 12x n X Y -X Y ?βσ∑∑∑＝ 2．以Y 表示实际观测值，?Y 表示回归估计值，则普通最小二乘法估计参数的准则是使（ D ）。 A ．i i ?Y Y 0∑（－）＝ B ．2 i i ?Y Y 0∑ （－）＝ C ．i i ?Y Y ∑（－）＝最小 D ．2 i i ?Y Y ∑ （－）＝最小 3．设Y 表示实际观测值，?Y 表示OLS 估计回归值，则下列哪项成立（ D ）。 A ．?Y Y ＝ B ．?Y Y ＝ C ．?Y Y ＝ D ．?Y Y ＝ 4．用OLS 估计经典线性模型i 01i i Y X u ββ+＝＋，则样本回归直线通过点（ D ）。 A ．X Y （，） B ． ?X Y （，） C ．?X Y （，） D ．X Y （，） 5．以Y 表示实际观测值，?Y 表示OLS 估计回归值，则用OLS 得到的样本回归直线i 01i ???Y X ββ+＝满足（ A ）。 A ．i i ?Y Y 0∑（－）＝ B ．2 i i Y Y 0∑ （－）＝ C ． 2 i i ?Y Y 0∑ （－）＝ D ．2i i ?Y Y 0∑ （－）＝ 6．按经典假设，线性回归模型中的解释变量应是非随机变量，且（ A ）。 i u i e

cox回归结果解析

筛选变量的方法：第一步，结合临床，临床认为有关的变量均筛选出来。第二步.应用双变量的相关分析，把显著相关的变量筛选出来，保留临床意义更大的那个。第三步，应用Kaplan-Meier法对每个危险因素的两个暴露水平做生存曲线，若曲线存在交叉，则不能应用Cox生存分析（Cox生存分析也称比例风险回归，它包含一个假定，即在随访期间暴露于预后因素与非暴露的风险比例维持恒定），这类变量需应用更复杂的非比例风险回归模型，这里将不详述了。第四步，单因素分析。可应用COX生存分析的第0步结果作为单因素分析的结果。可在SPSS的Cox回归里选择任何一种前进法，在Option中选择at each step，取因子筛选第0步的Score检验结果作为单因子Cox回归分析的结果。也有文章的单因素分析对于离散型变量应用卡方检验和连续型变量应用t检验，等级资料应用双变量相关分析。 最后，将进行Cox回归分析。应用SPSS中analysis-survival-cox regression.在time一栏中选择生存时间；在state一栏中选择数据状态（在数据编码中已经介绍），在激活的define event一栏中设定single value为1。这里要强调几个小问题：1，SPSS可以支持研究者做两个或以上的变量的共同效应，需在主对话框中同时选中需研究的变量两个或两个以上，这样协变量框中的>a*b>才会被激活。2，分类变量，在这里被称为哑变量，需单击categorical，然后将分类变量选入对话框。 最后得到的结果，B为协变量的系数，Exp（B）为相对危险度。可得到比例风险模型：h（t，x）=h0（t）exp（Σβ ixi）公式1－1 预后指数也称预后得分，PI(prognostic index)= （Σβ ixi） PI=0代表危险率处于平均水平，PI<0，代表危险率低于平均水平；PI>0，代表危险率高于平均水平。由公式1－1可以求得全部病人的预后指数。将所有的预后指数做等级变换，例如分组的界点PI＝-1，0，1，以PI为分类变量做COX回归，并估计生存率，便获得预后指数分类生存率，若样本量很大，或代表性比较好，可用内插法分别估计不同预后指数水平的人群的k年生存率，以及中数生存期，编制成参照表，便可用于临床，根据每个病人的PI值，预测其存活k年的概率，以及期望的生存年数。最后一段摘自方积乾主编的第二版《医学统计学与电脑试验》。如果我们能够象国外一样做大规模多中心前瞻的研究，我一定要做到最后一步。 其实这个问题关键还是在你自己，就是你为何要定义分类变量？如果变量是连续变量或者是具有等级关系的，那么一般是不定义为分类变量的，比如年龄，身高，体重等等。如果变量的数值之间没有等级关系，比如组别，我们用1表示A组，2表示B性，3表现C组，这个在分析的时候是需要定义为分类变量的，因为这个数值的大小是没有意义的。所以关键怎么选择，还是需要看楼主这几个变量所代表的具体意义。 COX回归时如果需要分析的自变量中为有序多分类，为保证结果的准确性，应将其指定为亚变量进行分析(严格的讲，两分类变量也应进行指定，但不指定时的分析结果是等价的)，所以您定义为categorical后的计算结果是可信的 the final multivariate Cox regression model, xx was identified as an independent prognostic factor with an adjusted hazard ratio of 1.60 (95% confidence interval 1.07–2.41)‖,而有的文章则是这样描述―Cox regression indicated that ING4 expression is an independent prognostic factor for overall 5-year survival (Relative risk = 2.50, 95% confidence interval = 1.09–5.74, P = 0.031)‖请问这两种描述有什么区别？hazard ratio与relative risk又有什么不同？谢谢大家！

数学必修三回归分析经典题型带答案

1 / 3 数学必修三回归分析经典题型 1．一位母亲记录了儿子3～９岁的身高，由此建立的身高与年龄的回归模型为 93.7319.7?+=x y 用这个模型预测这个孩子1０岁时的身高，则正确的叙述是( ） Ａ．身高一定是1４５。83cm B ．身高在1４5．83cm 以上 C ．身高在145。8３cm 以下 D 。身高在145．83ｃm 左右 【答案】D 【解析】解：把x=10代入可以得到预测值为14５.83，由于回归模型是针对３—9岁的孩子的，因此这个仅仅是估计值,只能说左右,不能说在上或者下，没有标准.选D 2．对有线性相关关系的两个变量建立的线性回归方程y ＝a +b x,关于回归系数b ，下面叙述正确的是＿_____＿_． ①可以小于0；②大于0;③能等于0;④只能小于0． 【答案】① 【解析】由b 和ｒ的公式可知，当r ＝0时,这两变量不具有线性相关关系，但b 能大于0也能小于0。 3。对具有线性相关关系的变量x 、y 有观测数据（x i ，y ｉ)（i ＝１，2,…，1０),它们之间的线性回归方程是y =3x+20，若101 i i x =∑=18，则10 1 i i y =∑=________. 【答案】25４ 【解析】由 10 1 i i x =∑=18,得x =1.８。 因为点（x ,y )在直线y =3x+20上，则y ＝25．４. 所以 10 1 i i y =∑＝25.４×10=254. 4。下表是某厂1～4 由散点图可知，用水量y 与月份x 之间有较好的线性相关关系,其线性回归直线方程是 y ＝-０。7x ＋a,则a 等于___＿＿__＿． 【答案】5．25 【解析】x ＝2。5，y ＝3。5, ∵回归直线方程过定点（x ，y )， ∴3.5=-0.７×2.5＋ａ. ∴a=5。25． ５．由一组样本数据（ｘ1,y 1），（x 2，ｙ２），…，(ｘn ,ｙn ）得到线性回归方程y =b ｘ

简单线性回归分析思考与练习参考答案

第10章 简单线性回归分析 思考与练习参考答案 一、最佳选择题 1．如果两样本的相关系数21r r =，样本量21n n =，那么（ D ）。 A. 回归系数21b b = B ．回归系数12b b < C. 回归系数21b b > D ．t 统计量11r b t t = E. 以上均错 2．如果相关系数r =1，则一定有（ C ）。 A ．总SS =残差SS B ．残差SS =回归 SS C ．总SS =回归SS D ．总SS ＞回归SS E. 回归MS =残差MS 3．记ρ为总体相关系数，r 为样本相关系数，b 为样本回归系数，下列（ D ）正确。 A ．ρ=0时，r =0 B ．|r |＞0时，b ＞0 C ．r ＞0时，b ＜0 D ．r ＜0时，b ＜0 E. |r |=1时，b =1 4．如果相关系数r =0，则一定有（ D ）。 A ．简单线性回归的截距等于0 B ．简单线性回归的截距等于Y 或X C ．简单线性回归的残差SS 等于0 D ．简单线性回归的残差SS 等于SS 总 E ．简单线性回归的总SS 等于0 5．用最小二乘法确定直线回归方程的含义是（ B ）。 A ．各观测点距直线的纵向距离相等 B ．各观测点距直线的纵向距离平方和最小 C ．各观测点距直线的垂直距离相等 D ．各观测点距直线的垂直距离平方和最小 E ．各观测点距直线的纵向距离等于零 二、思考题 1．简述简单线性回归分析的基本步骤。 答：① 绘制散点图，考察是否有线性趋势及可疑的异常点；② 估计回归系数；③ 对总体回归系数或回归方程进行假设检验；④ 列出回归方程，绘制回归直线；⑤ 统计应用。 2．简述线性回归分析与线性相关的区别与联系。

Cox回归分析—非常详细的SPSS操作介绍

患者生存状态的影响因素分析 ——生存资料的COX回归分析1、问题与数据 某研究者拟观察某新药的抗肿瘤效果，将70名肺癌患者随机分为两组，分别采用该新药和常规药物进行治疗，观察两组肺癌患者的生存情况，共随访2年。研究以死亡为结局，两种治疗方式为主要研究因素，同时考虑调整年龄和性别的影响，比较两种疗法对肺癌患者生存的影响是否有差异。变量的赋值和部分原始数据见表1和表2。 表1. 某恶性肿瘤的影响因素与赋值 表2. 两组患者的生存情况 group gender age time survival 0 1 0 22 1 0 1 1 10 1 0 1 1 64 1 0 1 1 12 1 0 1 0 17 1 1 0 0 19 1 1 1 1 4 1 1 0 1 1 2 0 1 0 0 5 0 1 1 1 27 0 2、对数据结构的分析 该研究以死亡为结局，治疗方式为主要研究因素，每个研究对象都有生存时

间（随访开始到死亡、失访或随访结束的时间），同时考虑调整年龄和性别的影响。欲了解两种疗法对肺癌患者生存的影响是否有差异，可以用Cox比例风险模型（Cox proportional-hazards model，也称为Cox回归）进行分析。 实际上，Cox回归的结局不一定是死亡，也可以是发病、妊娠、再入院等。其共同特点是，不仅考察结局是否发生，还考察结局发生的时间。 在进行Cox回归分析前，如果样本不多而变量较多，建议先通过单变量分析（KM法绘制生存曲线、Logrank检验等）考察所有自变量与因变量之间的关系，筛掉一些可能无意义的变量，再进行多因素分析，这样可以保证结果更加可靠。即使样本足够大，也不建议把所有的变量放入方程直接分析，一定要先弄清楚各个变量之间的相互关系，确定自变量进入方程的形式，这样才能有效的进行分析。 单因素分析后，应当考虑应该将哪些自变量纳入Cox回归模型。一般情况下，建议纳入的变量有：1）单因素分析差异有统计学意义的变量（此时，最好将P值放宽一些，比如0.1或0.15等，避免漏掉一些重要因素）；2）单因素分析时，没有发现差异有统计学意义，但是临床上认为与因变量关系密切的自变量。 3、SPSS分析方法 （1）数据录入SPSS

回归分析及独立性检验的基本知识点及习题集锦

回归分析的基本知识点及习题 本周题目：回归分析的基本思想及其初步应用 本周重点： （1）通过对实际问题的分析，了解回归分析的必要性与回归分析的一般步骤；了解线性回归模型与函数模型的区别； （2）尝试做散点图，求回归直线方程； （3）能用所学的知识对实际问题进行回归分析，体会回归分析的实际价值与基本思想；了解判断刻画回归模型拟合好坏的方法――相关指数和残差分析。 本周难点： （1）求回归直线方程，会用所学的知识对实际问题进行回归分析. （2）掌握回归分析的实际价值与基本思想. （3）能运用自己所学的知识对具体案例进行检验与说明. （4）残差变量的解释； （5）偏差平方和分解的思想； 本周内容： 一、基础知识梳理 １．回归直线： 如果散点图中点的分布从整体上看大致在一条直线附近，我们就称这两个变量之间具有线性相关关系，这条直线叫作回归直线。 求回归直线方程的一般步骤： ①作出散点图（由样本点是否呈条状分布来判断两个量是否具有线性相关关系），若存在线性相关关系→②求回归系数→ ③写出回归直线方程，并利用回归直线方程进行预测说明. 2.回归分析： 对具有相关关系的两个变量进行统计分析的一种常用方法。 建立回归模型的基本步骤是： ①确定研究对象，明确哪个变量是解释变量，哪个变量是预报变量； ②画好确定好的解释变量和预报变量的散点图，观察它们之间的关系（线性关系）. ③由经验确定回归方程的类型. ④按一定规则估计回归方程中的参数（最小二乘法）； ⑤得出结论后在分析残差图是否异常，若存在异常，则检验数据是否有误，后模型是否合适等. 3.利用统计方法解决实际问题的基本步骤： （1）提出问题； （2）收集数据； （3）分析整理数据； （4）进行预测或决策。 4.残差变量的主要来源： （1）用线性回归模型近似真实模型（真实模型是客观存在的，通常我们并不知道真实模型到底是什么）所引起的误差。 可能存在非线性的函数能够更好地描述与之间的关系，但是现在却用线性函数来表述这种关系，结果就会产生误差。这 种由于模型近似所引起的误差包含在中。 （2）忽略了某些因素的影响。影响变量的因素不只变量一个，可能还包含其他许多因素（例如在描述身高和体重 关系的模型中，体重不仅受身高的影响，还会受遗传基因、饮食习惯、生长环境等其他因素的影响），但通常它们每一个因素的影响可能都是比较小的，它们的影响都体现在中。 （3）观测误差。由于测量工具等原因，得到的的观测值一般是有误差的（比如一个人的体重是确定的数，不同的秤可 能会得到不同的观测值，它们与真实值之间存在误差），这样的误差也包含在中。 上面三项误差越小，说明我们的回归模型的拟合效果越好。

多因素分析

多因素分析 温州医学院环境与公共卫生学院叶晓蕾

概念 多因素分析是同时对观察对象的两个或两个以上的变量进行分析。 常用的统计分析方法有： 多元线性回归、Logistic回归、COX比例风险回归模型、因子分析、主成分分析，等。

多变量资料数据格式 例号X1X2…X p Y 1X11X12…X1p Y1 2X21X22…X2p Y2 ┆┆┆…┆┆ n X n1X n2…X np Y n Y为定量变量——Linear Regression Y为二项分类变量——Binary Logistic Regression Y为多项分类变量——Multinomial Logistic Regression Y为有序分类变量——Ordinal Logistic Regression Y为生存时间与生存结局——Cox Regression

第十五章多元线性回归 (multiple linear regressoin) P.261 Y，X——直线回归 Y，X1，X2，…X m——多元回归（多重回归） 例：欲研究血压受年龄、性别、体重、性格、 职业（体力劳动或脑力劳动）、饮食、吸烟、 血脂水平等因素的影响。

β0为回归方程的常数项（constant)，表示各自变量均为0时y 的平均值； m 为自变量的个数； β1、β2、βm 为偏回归系数（Partial regression coefficient ）意义：如β1表示在X 2、X 3…… X m 固定条件下，X 1 每增减一个单位对Y 的效应（Y 增减β个单位）。 e 为去除m 个自变量对Y 影响后的随机误差，称残差（residual)。 e X X X Y m m +++++=ββββ 22110多元回归方程的一般形式 一、多元回归模型

回归分析练习题及参考答案

1 下面是7个地区2000年的人均国生产总值（GDP）和人均消费水平的统计数据：地区人均GDP/元人均消费水平/元 北京上海 22460 11226 34547 4851 5444 2662 4549 7326 4490 11546 2396 2208 1608 2035 求：(1)人均GDP作自变量，人均消费水平作因变量，绘制散点图，并说明二者之间的关系形态。 (2)计算两个变量之间的线性相关系数，说明两个变量之间的关系强度。 (3)求出估计的回归方程，并解释回归系数的实际意义。 (4)计算判定系数，并解释其意义。 (5)检验回归方程线性关系的显著性(0.05 α=)。 (6)如果某地区的人均GDP为5000元，预测其人均消费水平。 (7)求人均GDP为5000元时，人均消费水平95％的置信区间和预测区间。 解：（1） 可能存在线性关系。 （2）相关系数：

（3）回归方程：734.6930.309 y x =+ 回归系数的含义：人均GDP没增加1元，人均消费增加0.309元。%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 注意：图标不要原封不动的完全复制软件中的图标，要按规排版。 系数(a) 模型非标准化系数标准化系数 t 显著性B 标准误Beta 1 （常量）734.693 .540 5.265 0.003 人均GDP（元）0.309 0.008 0.998 36.492 0.000 a. 因变量: 人均消费水平（元）%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% （4） 模型汇总 模型R R 方调整 R 方标准估计的误 差 1 .998a.996 .996 247.303 a. 预测变量: (常量), 人均GDP。 人均GDP对人均消费的影响达到99.6%。%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 注意：图标不要原封不动的完全复制软件中的图标，要按规排版。 模型摘要 模型R R 方调整的 R 方估计的标准差 1 .998(a) 0.996 0.996 247.303 a. 预测变量:(常量), 人均GDP（元）。%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

统计学多元回归分析方法

多元线性回归分析 在数量分析中，经常会看到变量与变量之间存在着一定的联系。要了解变量之间如何发生相互影响的，就需要利用相关分析和回归分析。回归分析的主要类型：一元线性回归分析、多元线性回归分析、非线性回归分析、曲线估计、时间序列的曲线估计、含虚拟自变量的回归分析以及逻辑回归分析等。 1.1 回归分析基本概念 相关分析和回归分析都是研究变量间关系的统计学课题。在应用中，两种分析方法经常相互结合和渗透，但它们研究的侧重点和应用面不同。 在回归分析中，变量y称为因变量，处于被解释的特殊地位；而在相关分析中，变量y与变量x处于平等的地位，研究变量y与变量x的密切程度和研究变量x与变量y的密切程度是一样的。 在回归分析中，因变量y是随机变量，自变量x可以是随机变量，也可以是非随机的确定变量；而在相关分析中，变量x和变量y都是随机变量。 相关分析是测定变量之间的关系密切程度，所使用的工具是相关系数；而回归分析则是侧重于考察变量之间的数量变化规律，并通过一定的数学表达式来描述变量之间的关系，进而确定一个或者几个变量的变化对另一个特定变量的影响程度。 具体地说，回归分析主要解决以下几方面的问题。 （1）通过分析大量的样本数据，确定变量之间的数学关系式。

（2）对所确定的数学关系式的可信程度进行各种统计检验，并区分出对某一特定变量影响较为显著的变量和影响不显著的变量。 （3）利用所确定的数学关系式，根据一个或几个变量的值来预测或控制另一个特定变量的取值，并给出这种预测或控制的精确度。 作为处理变量之间关系的一种统计方法和技术，回归分析的基本思想和方法以及“回归（Regression）”名称的由来都要归功于英国统计学F·Galton（1822～1911）。 在实际中，根据变量的个数、变量的类型以及变量之间的相关关系，回归分析通常分为一元线性回归分析、多元线性回归分析、非线性回归分析、曲线估计、时间序列的曲线估计、含虚拟自变量的回归分析和逻辑回归分析等类型。 1.2 多元线性回归 1.2.1 多元线性回归的定义 一元线性回归分析是在排除其他影响因素或假定其他影响因素确定的条件下，分析某一个因素（自变量）是如何影响另一事物（因变量）的过程，所进行的分析是比较理想化的。其实，在现实社会生活中，任何一个事物（因变量）总是受到其他多种事物（多个自变量）的影响。 一元线性回归分析讨论的回归问题只涉及了一个自变量，但在实际问题中，影响因变量的因素往往有多个。例如，商品的需求除了受自身价格的影响外，还要受到消费者收入、其他商品的价格、消费者偏好等因素的影响；影响水果产量的外界因素有平均气温、平均日照

生存分析的cox回归模型案例

一、生存分析基本概念 1、事件（Event） 指研究中规定的生存研究的终点，在研究开始之前就已经制定好。根据研究性质的不同，事件可以是患者的死亡、疾病的复发、仪器的故障，也可以是下岗工人的再就业等等。 2、生存时间(Survival time) 指从某一起点到事件发生所经过的时间。生存是一个广义的概念，不仅仅指医学中的存活，也可以是机器出故障前的正常运行时间，或者下岗工人再就业前的待业时间等等。有的时候甚至不是通用意义上的时间，比如汽车在出故障前的行驶里程，也可以作为生存时间来考虑。 3、删失（Sensoring） 指由于所关心的事件没有被观测到或者无法观测到，以至于生存时间无法记录的情况。常由两种情况导致：（1）失访；（2）在研究终止时，所关心的事件还未发生。 4、生存函数（Survival distribution function） 又叫累积生存率，表达式为S（t）=P(T>t),其中T为生存时间，该函数的意义是生存时间大于时间点t的概率。t=0时S(t)=1，随着t的增加S(t)递减（严格的说是不增），1-S(t)为累积分布函数，表示生存时间T不超过t的概率。 二、生存分析的方法 1、生存分析的主要目的是估计生存函数，常用的方法有Kaplan-Meier法和寿命表法。对于分组数据，在不考虑其他混杂因素的情况下，可以用这两种方法对生存函数进行组间比较。 2、如果考虑其他影响生存时间分布的因素，可以使用Cox回归模型（也叫比例风险模型），利用数学模型拟合生存分布与影响因子之间的关系，评价影响因子对生存函数分布的影响程度。这里的前体是影响因素的作用不随时间改变，如果不满足这个条件，则应使用含有时间依存协变量的Cox回归模型。 下面用一个例子来说明SPSS中Cox回归模型的操作方法。 例题 要研究胰腺癌术中放疗对患者生存时间的影响，收集了下面所示的数据：

何晓群版应用回归分析考试重点题型

一元，多元线形回归分析： 一. 请分别叙述变量间统计关系与函数关系的区别，以及相关分析与回归分析的联系与区别。 答：各自然现象或社会现象之间普遍存在着各种联系，根据这些联系的紧密程度不同，可将之分为函数关系与统计关系。 一种情况下某变量Y 能被其余的一类变量1,,n X X K 完全决定，这时两者之间存在着完全的确定性关系，这种关系可以通过一个函数 1(,,)n Y f X X =K 表示。这样的确定性关系被称为函数关系。 另一种情况下变量之间虽然存在紧密的联系，但并不能互相唯一确定，这种非确定性的紧密联系被称为统计关系。 相关分析与回归分析都是研究两边统计关系的方法，在实际问题的处理中往往结合使用两者。两者的区别主要在于：1.目标不同：相关分析主要用于刻画X,Y 两变量间的联系的密切程度，而回归分析除此之外，还关心对未观察Y 值的预测与控制。2.角度不同：相关分析中X ，Y 两变量地位相同，因此假设两者都是随机变量；而回归分析中只将变量Y 作为主要研究对象，因而往往假设Y 是随机变量，而X 是非随机变量。 二. 请叙述（一元）多元线性回归模型及其基本假设 答：1.一元线性模型的基本形式是： i 01i i y =+x +ββε ，其中01ββ，称为回归系数，i ε称为随机误差。 其基本假设为： G-M 假设： i i j 2 E =00Cov =,i j i j εεεσ≠??=?，（，） 或者更强的正态性假设： i ε独立同分布，21N εσ:（0，） 。 2.多元线性模型的基本假设是： 0p y=X +=,,T βεβββK ，其中（） 称为回归系数阵，1=,,T n εεεK （）称为随机

回归分析与因子分析之比较

回归分析与因子分析之比较 刘婷玉数学与统计学院 06 级 【摘要】回归分析与因子分析是数理统计中常用的两种数据处理方法，本文对他们进行比较，分析了两种方法的区别与联系，各自的使用和适用范围，对教学质量的提高及在实际中对于有效选择此两种统计方法提供了依据。 【关键词】回归分析因子分析比较 一、问题提出 回归分析和因子分析都是研究因变量与因子间关系的一种数据处理 方法，在模型上看，只是因子结构不一样，他们之间到底有什么内在联系，值得我们研究并加以利用。 二、问题分析 1、统计模型和类型 多元线性回归模型表示方法为 Y b0b1 X 1b2 X 2b k X k u n 个样本观测值(Y,X 1i , X 2 i ,, X ki )i 1,2, , n i 得： Y b 0b X 1 i b X 2 i b X ki u i i12k 其解析表达式为 :

Y 1 b 0 b 1 X 11 b 2 X 21 b k X Y 2 b 0 b 1 X 12 b 2 X 22 b k X k 1 u 1 k 2 u 2 Y n b b 1 X 1n b 2 X 2 n b k X kn u n 多元模型的矩阵表达式为 Y 1 1 X Y 2 1 X Y n 1 X YXB U 11 12 1 n X X X 21 22 2 n X X X k1 b 0 u 1 b 1 k 2 u 2 b 2 kn b k u n Y 1 1 X 11 X Y Y 2 1 X 12 X X Y n 1 X 1 n X b 0 u 1 b 1 U u 2 B b 2 21 22 2 n X X X k 1 k 2 kn b k u n 一般地，设 X=(x1 ， x2， ?，xp) ’为可观测的随机变量，且有 X i i a i 1 f 1 a i 2 f 2 a im f m e i 。在因子分析中， p 维的变量 向量 x 被赋予一个随机结构， x = α+Af+ε具体也可以写成以下形式： x 1 a 11 f 1 a 12 f 2 a 1m f m 1 x 2 a 21 f 1 a 22 f 2 a 2 m f m 2 x p a p1 f 1 a p 2 f 2 a pm f m p (1) 其中 α是 p 维向量， A 是 p ×r 参数矩阵， f 是 r 维潜变量向量，称为

应用回归分析论文

贵州民族大学 实用回归分析论文 (GuizhouMinzu University) 论文题目：影响谷物的因素分析 年级：2014级 班级：应用统计班 小组成员： 姓名：黄邦秀学号：201410100318 序号：4 姓名：王远学号：201410100314 序号：26 姓名：陈江倩学号：201410100326 序号：11 姓名：吴堂礼学号： 时间：2016.12.06

目录 摘要： (3) 关键词： (3) 一、问题的提出 (4) 二、多元线性回归模型的基假设 (4) 三、收集整理统计数据 (5) 3.1数据的收集 (5) 3.2确定理论回归模型的数学形式 (6) 四、模型参数的估计、模型的检验与修改 (6) 4.1 SPSS软件运用 (6) 4.2 用SPSS软件，得到相关系数矩阵表 (8) 4.3 回归方程的显著性检验 (9) 4.4利用逐步回归法进行修正 (9) 4.5 DW检验法 (11) 五、结果分析 (11) 六、建议 (12) 七、参考文献 (12)

影响谷物的因素分析 摘要：在实际问题的研究中，经常需要研究某一些现象与影响它的某一最主要因素的关系，如影响谷物产量的因素非常多。本文采用多元线性回归分析方法,以1994—2014年中国谷物产量及其重要因素的时间序列数据为样本,对影响中国谷物生产的多种因素进行了分析。分析结果表明,近年来我国谷物生产主要受到单产提高缓慢、播种面积波动大、农业基础设施投入不足、自然灾害频繁等重要因素的影响。为提高谷物产量、促进谷物生产,首先应该提供一套促进谷物生产的政策措施,提高谷物种植效益,增加谷物收入是根本。在这个前提下,才有可能提高单产、稳定面积、加强基础设施建设、提高抗灾能力,增强我国谷物生产能力和生产稳定性。 关键词：谷物产量影响因素多元线性回归分析