12多元线性回归-SPSS范例.ppt

* * 相关系数矩阵及其检验 * * 入选/剔除回归方程的变量 入选变量 剔除变量 筛选方法 各步骤所得模型 * * 模型检验 * * 各步骤回归方程方差分析结果 * * 各步骤方程偏回归系数估计（最重要的表） Y=4.039+0.545X1-0.219X5+0.635X6 在α=0.099水准处，总胆固醇Tc(X1)、空腹胰岛素INSULIN(X5)、糖化血红蛋白HbALC(X6)对空腹血糖FPG(Y)的影响均有统计学意义，影响程度从大到小依次是HbALC、 Tc、 INSULIN * * * * 多元线性回归的SPSS实现 预防系卫生统计学教研室 张彦琦 Tel:023E-mail * * Analyze Regression Linear SPSS 多元线性回归过程名 * * 线性回归 * * 多元线性回归 * * 实例分析 例12-1 在用射频治疗仪定向治疗脑肿瘤过程中，需要对射频辐射温度(X1)和照射时间(X2)进行调节，准确地控制脑皮质的毁损半径(Y)。表12-2是在射频辐射不同温度、不同时间作用下的犬脑皮质毁损半径的实验数据，试作统计分析。 * * * * 数据格式 30行3列：辐照温度、照射时间、损毁半径 * * 操作步骤 Analyze →Regression →Linear * * Linear Regression对话框 应变量 自变量 自变量筛选方法 * * Linear Regression对话框 强迫进入法 逐步回归法 强迫剔除法 向后逐步法 向前逐步法 * * Linear Regression对话框 统计量 选项 * * Linear Regression: Statistics对话框 回归系数估计 模型检验，R2 ，校正R2 统计描述 R2变化 回归系数可信区间 * * Linear Regression: Option对话框 选入变量的显著性水准 剔除变量的显著性水准 逐步回归筛选变量准则 回归方程中含有常数项 * * 结果输出 * * 统计描述指标 * * 相关系数矩阵及检验结果 相关系数 P值 * * 入选/剔除变量 入选变量 剔除变量 变量筛选方法 * * 模型检验 复相关系数 决定系数 校正决定系数 标准误 * * 模型检验 F值 P值 * * 方差分析结果 * * 参数估计（最重要的表） 偏回归系数 标准化偏回归系数 t值 P值 Y=-3.635+0.099X1+0.012X2 两个自变量对应变量的线性影响均有统计学意义， 照射时间的影响大于照射温度。 * * 变量筛选 * * 实例分析 例12-2 27名糖尿病人的空腹血糖(FPG)、 血清总胆固醇(TC)、甘油三脂(TG)、高密度脂蛋白(HDL_C)、低密度脂蛋白(LDL_C)、空腹胰岛素(INSULIN)、糖化血红蛋白(HbA1C)的测量值列于表12-5中，试用逐步回归方法分析血糖与其它几项指标的关系 。 表12-2　　27名糖尿病人的血糖及有关变量的测量结果 * * 数据格式 27行7列：X1、X2、X3、X4、X5、X6、Y * * 操作步骤 Analyze →Regression →Linear * * Linear Regression对话框 自变量 应变量 逐步回归法 * * Linear Regression: Statistics对话框 * * Linear Regression: Option对话框 * * 结果输出 * * 各变量统计描述