第八章回歸分析word版-閱讀頁(yè)
2024-10-14 19:13本頁(yè)面
【正文】 返回全書(shū)目錄 主要功能 調(diào)用此過(guò)程可完成非線性回歸的運(yùn)算。但在醫(yī)學(xué)研究中經(jīng)，還經(jīng)常會(huì)遇到除本章第二節(jié)中述及的曲線模型，對(duì)此，SPSS提供Nonlinear過(guò)程讓用戶根據(jù)實(shí)際需要，建立各種曲線模型以用于研究變量間的相互關(guān)系。 下面一些曲線模型是在論文中較常見(jiàn)的，提供給用戶應(yīng)用時(shí)作參考：模型名稱(chēng) 模型表達(dá)式Asympt. Regression 1 Y = b1 + b2exp( b3 X )Asympt. Regression 2 Y = b1 ( b2 ( b3 X ))Density Y = ( b1 + b2 X ) (1/ b3 )Gauss Y = b1 (1 b3exp( b2 X 2))Gompertz Y = b1exp( b2 exp( b3 X ))JohnsonSchumacher Y = b1exp( b2 / ( X + b3))Log Modified Y = ( b1 + b3X )b2LogLogistic Y = b1 ln(1+ b2 exp( b3X ))Metcherlich Law of Dim. Ret. Y = b1 + b2exp( b3X )Michaelis Menten Y = b1X /( X + b2 )MorganMercerFlorin Y = ( b1b2 + b3X b4 )/( b2 + X b4 )PealReed Y = b1 /(1+ b2 exp(( b3X + b4X 2+ b5X 3 )))Ratio of Cubics Y = ( b1 + b2X + b3X 2 + b4X 3 )/( b5X 3 )Ratio of Quadratics Y = ( b1 + b2X + b3X2 )/( b4X 2 )Richards Y = b1 /((1+ b3exp( b2X )) (1/ b4 ) )Verhulst Y = b1 /(1 + b3exp( b2X ))Von Bertalanffy Y = ( b1 (1 b4 ) b2exp( b3X )) (1/(1 b4 ))Weibull Y = b1 b2exp( b3X b4 )Yield Density Y = (b1 + b2X + b3X 2 )(1) 實(shí)例操作 []選取某地某年壽命表中4080歲各年齡組的尚存人數(shù)資料如下表，請(qǐng)就該資料試擬合Gompertz曲線（Y = b1b2(b3X)）。年齡組（歲）年齡簡(jiǎn)化值（X）尚存人數(shù)（Y）404550556065707580012345678812777925876532728506756859911508003932528074輸入原始數(shù)據(jù)。 統(tǒng)計(jì)分析 激活Statistics菜單選Regression中的Nonlinear...項(xiàng)，彈出Nonlinear Regression對(duì)話框（）。鈕使之進(jìn)入Dependent框。對(duì)此，可首先點(diǎn)擊Nonlinear Regression對(duì)話框的Parameters...鈕，彈出Nonlinear Regression: Parameters對(duì)話框（），在Name處定義系數(shù)名，在Start Value處輸入起始值（這項(xiàng)工作是十分重要的，否則系統(tǒng)可能無(wú)法運(yùn)算，甚至?xí)虔B代次數(shù)過(guò)大導(dǎo)致SPSS系統(tǒng)的崩潰），本例定義b1=8500、b2=b3=，每定義一個(gè)系數(shù)，即點(diǎn)擊Add鈕加以確定；若在后面的運(yùn)算中出錯(cuò)，則還可修改系數(shù)項(xiàng)的起始值，修改后點(diǎn)擊Change鈕加以確定；然后點(diǎn)擊Continue鈕返回Nonlinear Regression對(duì)話框。本例要求計(jì)算根據(jù)回歸方程求出的預(yù)測(cè)值，可點(diǎn)擊Save鈕，在Nonlinear Regression:Save New Variables對(duì)話框中選Predicted value項(xiàng)。 非線性回歸對(duì)話框 系數(shù)項(xiàng)定義對(duì)話框Iteration Residual SS B1 B2 B3 1 28327193463 14333434800 .739240551 2 14333434800 .739240551 +11 .006502086 .842994797 3 .842994797 12857378788 .850493197 4 .850493197 .859429212 5 .859429212 .905992700 6 .905992700 .966421043 .909112694 7 .909112694 .923463315 8 .923463315 .948299986 .930296397 9 .930296397 .943736707 10 .943736707 .949714917 11 .949714917 .949325567 12 .949325567 .949338713 13 .949338713 .949338590 Nonlinear Regression Summary Statistics Dependent Variable Y R squared = 1 Residual SS / Corrected SS =.99983 Asymptotic Correlation Matrix of the Parameter Estimates由結(jié)果可見(jiàn)，預(yù)測(cè)值與實(shí)際值十分接近。Linear過(guò)程 主要功能 實(shí)例操作 第二節(jié) Curve Estimation過(guò)程 主要功能 實(shí)例操作 第三節(jié) Logistic過(guò)程 主要功能 實(shí)例操作 第四節(jié) Probit過(guò)程 主要功能 實(shí)例操作 第五節(jié) Nonlinear過(guò)程 主要功能 實(shí)例操作 回歸分析是處理兩個(gè)及兩個(gè)以上變量間線性依存關(guān)系的統(tǒng)計(jì)方法?；貧w分析就是用于說(shuō)明這種依存變化的
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