相關(guān)與回歸ppt課件(編輯修改稿)
2025-02-15 23:23 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 rs的計(jì)算： 將成對(duì)的兩組變量的觀察值分別由小到大編秩次 ， 當(dāng)觀察值相同時(shí) ， 取平均秩次 ， 然后對(duì)秩次進(jìn)行積差相關(guān)分析 。 式中 X’、 Y’分別為每對(duì)觀察值 X、 Y的秩次 。 ‘’‘’’’’’’’’’’’YYXXYXs lllYYXXYYXXr ??????? ??22 )()()()(血小板數(shù)（ 109/L ） 出血程度 患者編號(hào) 計(jì)數(shù)（ X ） 秩次（ X ’ ） 程度（ Y ） 秩次（ Y ’ ） 1 120 1 ++ 9 2 130 2 +++ 10 3 160 3 177。 5 4 310 4 + 7 5 420 5 + 7 6 540 6 – 7 1060 7 – 8 1 140 8 + 7 9 1230 9 – 10 2022 10 – 例 123 某醫(yī)師測(cè)得一組患者血小板數(shù)及出血程度的資料如下表 122，試分析二者之間的關(guān)系。 計(jì)算等級(jí)相關(guān)系數(shù)的步驟如下： （ 1） 將每個(gè)變量的觀察值分別由小到大排列編秩 ， 當(dāng)觀察值相同時(shí) ， 取平均秩次 。 （ 2）求 Spearman等級(jí)相關(guān)系數(shù)。 ??????‘’‘’’’YYXXYXs lllr2. Spearman等級(jí)相關(guān)系數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn) ： H0:ρS=0 H1: ρS ≠0 ?= 本例 n=10， rs=， 查 rs界值表得： rs(10,)=， rs rs(10,) ，則 P，按α=，拒絕 H0，接受 H1，認(rèn)為 rs有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，說(shuō)明 患者血小板數(shù)與出血程度呈負(fù)的等級(jí)相關(guān)關(guān)系 。 第三節(jié) 直線回歸 隨著所探索問(wèn)題的深入 ， 研究者通常更感興趣于其中的一個(gè)變量如何定量地影響另一變量的取值 ，如醫(yī)學(xué)研究中常需要 從某項(xiàng)指標(biāo)估算另一項(xiàng)指標(biāo) ，如果這指標(biāo)分別是測(cè)量變量 X 和 Y， 我們希望由 X 推算 Y的值 。 我們稱 X為 自變量 ， Y則稱為依賴于 X 的 因變量 。 如果 Y與 X的關(guān)系呈線性時(shí) ， 我們可以用 直線回歸（ linear regression） 描述兩者的關(guān)系 。 100多年前，有位英國(guó)遺傳學(xué)家 (Galton)注意到當(dāng)父親身高很高時(shí)，他的兒子的身高一般不會(huì)比父親身高更高。同樣如果父親很矮，他的兒子也一般不會(huì)比父親矮，而會(huì)向一般人的 均值 靠攏。當(dāng)時(shí)這位英國(guó)遺傳學(xué)家將這現(xiàn)象稱為回歸，現(xiàn)在將這概念引伸到 隨機(jī)變量有向回歸線集
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