衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)直線相關(guān)與回歸-文庫(kù)吧資料
2024-10-24 12:22本頁(yè)面
【正文】 / 2, ( 2 ) / 2, ( 2 )( , )n b n bb t S b t S?? ????例 10－ 3 試用例 10－ 1所計(jì)算的樣本回歸系數(shù) b＝ ?的 95%可信區(qū)間。 回歸直線過（ 0， a）和（ ， ）。 x y2222 ( ) 28990( ) 87502700 346069010YYYl Y Y Yn?? ? ? ? ? ? ? ? ?( ) ( ) 6 8 . 1 3 2 8 9 9 0( ) ( ) 2 0 0 5 4 5 . 8 3 0 3 6 . 9 310XYXYl X X Y Y X Yn? ? ?? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 3 0 3 6 . 9 31 0 8 8 . 5 12 . 7 9XYXXlbl? ? ?2 8 9 9 1 0 8 8 . 5 1 6 . 8 1 3 4 5 1 6 . 9 9a Y b X??? ? ? ? ? ? ? b、截距 a，列出方程。 ? ? ? ?? ?2XYXXX X Y Ylbl XX???????? ????? ?? nXbnYXbYa /)(/)(離均差積和 n)Y)(X(XY)YY)(XX(l XY???? ?????n)X(X)XX(l XX222 ??? ????n)Y(Y)YY(l YY222 ??? ????表 10－ 1 10名胎兒的股骨徑長(zhǎng)度和出生體重的數(shù)據(jù) 編號(hào) （ 1） 股骨徑長(zhǎng)度 X（ cm）（ 2） 出生體重 Y（ g） （ 3） XY （ 4） X2 （ 5） Y2 （ 6） 1 2720 7398400 2 2840 8065600 3 3450 11902500 4 3160 9985600 5 2830 8008900 6 3980 15840400 7 2470 6100900 8 1740 3027600 9 2480 6150400 10 3320 11022400 合計(jì) 28990 87502700 6 8 . 1 3 6 . 8 1 310XXn? ? ??28990 289910YYn? ? ??2222 ( ) 68 .13( ) 46 6 910XXXl X X Xn?? ? ? ? ? ? ? ? ? 由散點(diǎn)圖（圖 10－ 1）可見，兩變量 間呈直線趨勢(shì)，故進(jìn)行下列計(jì)算。 回歸方程式： bXaY ???YX X? ? ???回歸系數(shù) b（ coefficient of regression） : 為回歸直線的斜率， X改變一個(gè)單位， 改變 b個(gè)單位。請(qǐng)估計(jì)胎兒體重（ Y ）～股骨徑長(zhǎng)度（ X ）的回歸方程。第十章 直線回歸與相關(guān) Dec,8,2021 前言 ?單變量統(tǒng)計(jì) (univariate statistics)：描述某一變量的統(tǒng)計(jì)特征或比較該變量的組間差別，如 t、 u、 F檢驗(yàn) ?雙變量統(tǒng)計(jì) (bivariate statistics)：研究?jī)蓚€(gè)變量之間的關(guān)系如何。 ? 糖尿病人的血糖與胰島素水平 ? 年齡與高血壓 ? 抗菌藥的濃度與瓊脂糖抑菌斑的直徑 本章只介紹兩個(gè)變量間的直線關(guān)系的分析 ： 描述變量間的依存關(guān)系，即數(shù)量關(guān)系， ： 描述變量間的相互關(guān)系，即互依關(guān)系 一、直線回歸分析的概念 I型回歸： 一為選定變量，另一為呈正態(tài)分布的隨機(jī)變量 II型回歸： 為雙變量正態(tài)分布的隨機(jī)變量 第一節(jié) 直線回歸 (Linear regression) Dec,8,2021 例 10 － 1 某 婦產(chǎn)科 醫(yī)師研究用測(cè)量胎兒股骨徑長(zhǎng)度預(yù)測(cè)單胎足月胎兒體重的方法，該醫(yī)師通過 B 超測(cè)量了 10 名胎兒的股骨徑長(zhǎng)度，并測(cè)量了他們的出生體重，數(shù)據(jù)見表 10 － 1 。 表 10 － 1 10 名胎兒的股骨徑長(zhǎng)度和出生體重的數(shù)據(jù) 編號(hào) （ 1
教學(xué)課件相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號(hào)-1