【正文】 ng Block Number 1. Method: Forward Stepwise (COND) Improv. Model CorrectStep ChiSq. df sig ChiSq. df sig Class % Variable 1 1 .004 1 .004 IN: X3 2 1 .009 2 .000 IN: X6Dependent Variable Encoding:Original InternalValue Valuey 0n 1 Enter：所有自變量強(qiáng)制進(jìn)入回歸方程； Forward: Conditional：以假定參數(shù)為基礎(chǔ)作似然比概率檢驗(yàn)，向前逐步選擇自變量； Forward: LR：以最大局部似然為基礎(chǔ)作似然比概率檢驗(yàn)，向前逐步選擇自變量； Forward: Wald：作Wald概率統(tǒng)計(jì)法，向前逐步選擇自變量； Backward: Conditional：以假定參數(shù)為基礎(chǔ)作似然比概率檢驗(yàn)，向后逐步選擇自變量； Backward: LR：以最大局部似然為基礎(chǔ)作似然比概率檢驗(yàn)，向后逐步選擇自變量； Backward: Wald：作Wald概率統(tǒng)計(jì)法，向后逐步選擇自變量。鈕使之進(jìn)入Dependent框，選xxxxx5和x6，點(diǎn)擊216。 統(tǒng)計(jì)分析 激活Statistics菜單選Regression中的Logistic...項(xiàng)，彈出Logistic Regression對(duì)話框（）。按要求輸入原始數(shù)據(jù)。術(shù)后感染（有無(wú)）Y年齡（歲）X1手術(shù)創(chuàng)傷程度（5等級(jí)）X2營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)（3等級(jí)）X3術(shù)前預(yù)防性抗菌（有無(wú)）X4白細(xì)胞數(shù)（109/L）X5癌腫病理分度（TNM得分總和）X6有有無(wú)無(wú)無(wú)有無(wú)有有無(wú)無(wú)無(wú)無(wú)無(wú)無(wú)697257413265585455596436424850453113342121341232113222121122無(wú)無(wú)無(wú)有有有有無(wú)有有無(wú)有有有有964555667468654 實(shí)例操作 []某醫(yī)師研究男性胃癌患者發(fā)生術(shù)后院內(nèi)感染的影響因素，資料如下表，請(qǐng)通過Logistic回歸統(tǒng)計(jì)方法對(duì)主要影響因素進(jìn)行分析。為此，對(duì)P作對(duì)數(shù)單位轉(zhuǎn)換，即logitP=ln(P/1P)，于是，可得到Logistic回歸方程為： eb0+b1X1+b2X2+…+bkXk P = ——————————— 1+ eb0+b1X1+b2X2+…+bkXk用戶如果要擬合Logistic曲線模型，可調(diào)用本章第二節(jié)Curve Estimation過程，系統(tǒng)提供11種曲線模型，其中含有Logistic曲線模型（參見上節(jié)）。此類問題的解決均可借助邏輯回歸來完成。 主要功能 調(diào)用此過程可完成Logistic回歸的運(yùn)算。返回目錄 返回全書目錄 根據(jù)方程Y=+，將原始數(shù)據(jù)X值代入，求得Y預(yù)測(cè)值（變量名為fit_1）存入數(shù)據(jù)庫(kù)中。 本例要求繪制曲線擬合圖。 結(jié)果解釋 在結(jié)果輸出窗口中將看到如下統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)：鈕使之進(jìn)入Indepentdent(s)框；在Model框內(nèi)選擇所需的曲線模型，本例選擇Logarithmic模型（即對(duì)數(shù)曲線）；選Plot models項(xiàng)要求繪制曲線擬合圖；點(diǎn)擊Save...鈕，彈出Curve Estimation:Save對(duì)話框，選擇Predicted value項(xiàng)，要求在原始數(shù)據(jù)庫(kù)中保存根據(jù)對(duì)數(shù)方程求出的Y預(yù)測(cè)值，點(diǎn)擊Continue鈕返回Curve Estimation對(duì)話框，再點(diǎn)擊OK鈕即可。從對(duì)話框左側(cè)的變量列表中選y，點(diǎn)擊216。年齡（歲）X錫克試驗(yàn)陰性率（%）Y1234567 實(shí)例操作 []某地1963年調(diào)查得兒童年齡（歲）X與錫克試驗(yàn)陰性率（%）Y的資料如下，試擬合對(duì)數(shù)曲線。第二節(jié) Curve Estimation過程 本例還要求對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化Y預(yù)測(cè)值作變量分布圖，系統(tǒng)將繪制的統(tǒng)計(jì)圖送向Chart Carousel窗口，雙擊該窗口可見下圖顯示結(jié)果。系統(tǒng)將原始的XX2值代入方程求Y值預(yù)測(cè)值（即庫(kù)中pre_1欄）和標(biāo)準(zhǔn)化Y預(yù)測(cè)值（即庫(kù)中zpr_1欄）?；貧w方程為Y=+。 結(jié)果顯示，本例以XX2為自變量，Y為應(yīng)變量，采用全部入選法建立回歸方程。End Block Number 1 All requested variables entered.Multiple R .94964R Square .90181Adjusted R Square .87376Standard Error .14335Analysis of Variance DF Sum of Squares Mean SquareRegression 2 .66052Residual 7 .14384 .02055F = Signif F = .0003Listwise Deletion of Missing DataEquation Number 1 Dependent Variable.. YBlock Number 1. Method: Enter X1 X2 結(jié)果解釋 在結(jié)果輸出窗口中將看到如下統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)： 用戶還可點(diǎn)擊Statistics...鈕選擇是否作變量的描述性統(tǒng)計(jì)、回歸方程應(yīng)變量的可信區(qū)間估計(jì)等分析；點(diǎn)擊Plots...鈕選擇是否作變量分布圖（本例要求對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化Y預(yù)測(cè)值作變量分布圖）；點(diǎn)擊Save...鈕選擇對(duì)回歸分析的有關(guān)結(jié)果是否作保存（本例要求對(duì)根據(jù)所確定的回歸方程求得的未校正Y預(yù)測(cè)值和標(biāo)準(zhǔn)化Y預(yù)測(cè)值作保存）；點(diǎn)擊Options...鈕選擇變量入選與剔除的α、β值和缺失值的處理方法。點(diǎn)擊OK鈕即完成分析。鈕使之進(jìn)入Indepentdent(s)框；在Method處下拉菜單，共有5個(gè)選項(xiàng)：Enter（全部入選法）、Stepwise（逐步法）、Remove（強(qiáng)制剔除法）、Backward（向后法）、Forward（向前法）。從對(duì)話框左側(cè)的變量列表中選y，點(diǎn)擊216。 原始數(shù)據(jù)的輸入 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 激活數(shù)據(jù)管理窗口，定義變量名：體表面積為Y，保留3位小數(shù)；身高、體重分別為XX2，1位小數(shù)。 實(shí)例操作 ［］某醫(yī)師測(cè)得10名3歲兒童的身高（cm）、體重（kg）和體表面積（cm2）資料如下。 主要功能 調(diào)用此過程可完成二元或多元的線性回歸分析。在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中，此類問題很普遍，如人頭發(fā)中某種金屬元素的含量與血液中該元素的含量有關(guān)系，人的體表面積與身高、體重有關(guān)系；等等。第八章 回歸分析第一節(jié) Linear過程 主要功能 實(shí)例操作第二節(jié) Curve Estimation過程 主要功能 實(shí)例操作第三節(jié) Logistic過程 主要功能 實(shí)例操作第四節(jié) Probit過程 主要功能 實(shí)例操作第五節(jié) Nonlinear過程 主要功能 實(shí)例操作回歸分析就是用于說明這種依存變化的數(shù)學(xué)關(guān)系。匈校基菏忠巫