医用SAS统计分析四.pptx

该【医用SAS统计分析四 】是由【抱琴】上传分享，文档一共【75】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【医用SAS统计分析四 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。医用SAS统计分析
第五讲
3/10/2022
1
第一页,共七十五页。
一、多元线性回归
根本概念
多元线性回归简称多元回归,是研究一个应变量与多个自变量间线性依存关系数量变化规律的一种方法。
多元线性回归方程
式中:b0为回归方程常数项,bj(j=1,2,┅,m)为偏回归系数,即在其他自变量固定的条件下,Xj改变一个单位时应变量的改变量。
3/10/2022
2
第二页,共七十五页。
多元线性回归方程的应用
预测应变量的估计值
探索影响应变量y的主要因素
当X为某一定值时,估计应变量y的容许区间
当X为某一定值时,估计其应变量的总体均数的置信区间
3/10/2022
3
第三页,共七十五页。
语句格式
同单变量线性回归根本相同。
procreg[选项];
model应变量=自变量名列/[选项];必选语句,定义回归分析模型
procreg语句的[选项]
data=数据集指明回归分析所用的数据集。
outset=数据集指定一个输出数据集,用以存储回归分析所得的参数估计。
simple输出每个变量的简单统计结果。
3/10/2022
4
第四页,共七十五页。
model语句的[选项]
selection=method规定变量筛选方法,method可以是以下几种选项:
forward〔或f〕前进法,按照sle规定的P值从无到有依次选一个变量进入模型
backward〔或b〕后退法,按照sls规定的P值从含有全部变量的模型开始,以次剔除一个变量。
stepwise逐步法,按照sle的标准依次选入变量,同时对模型中现有的变量按sls的标准剔除不显著的变量。
注:[选项]中没有selection语句时,模型中含有全部自变量的回归模型。
sle=概率值入选标准,规定变量入选模型的显著性水平,,。
sls=概率值剔除标准,指定变量保存在模型的显著性水平,,。
3/10/2022
5
第五页,共七十五页。
stb输出各自变量的标准偏回归系数。
cli输出个体y值的95%容许区间上下限
clm输出预测值均值的95%可信区间上下限。
P输出实际值Yi,预测值、残差及其标准误。
tol输出各自变量的容许值。0≤tol值≤1,越接近于0,共线性越严重。
vif输出各自变量的方差膨胀因子。当vif≥10时,可认为多元共线性严重存在。
collin要求详细分析自变量之间的共线性,给出信息矩阵的特征根、条件指数和方差比,当条件指数≥10,方差比>,可认为存在多元共线性。
collinoint与选择项collin作用相同,但不包括回归常数。
R进行预测值的残差分析〔即异常值识别与强影响分析〕,输出学生化残差值和Cook’s距离D值。当学生化残差值>2时,所对应的点可能是异常点,当D值>,可认为对应的变量值对回归函数是强影响点。
3/10/2022
6
第六页,共七十五页。
完全多元线性回归
例7-710名女中学生的体重〔X1,kg〕,胸围〔X2,cm〕,胸围的呼吸差〔X3,cm〕及肺活量〔Y,ml〕的资料如下表所示。现作应变量Y对自变量X1,X2,X3的三元线性回归方程。
datamreg1;
inputx1x2x3y@@;
cards;










;
procreg;
modely=x1x2x3/stb;
run;
3/10/2022
7
第七页,共七十五页。
Model:MODEL1
DependentVariable:Y
AnalysisofVariance
SumofMean
SourceDFSquaresSquareFValueProb>F


CTotal91695250
-
-

3/10/2022
8
第八页,共七十五页。
ParameterEstimates
ParameterStandardTforH0:
VariableDFEstimateErrorParameter=0Prob>|T|
INTERCEP1--



Standardized
VariableEstimate




3/10/2022
9
第九页,共七十五页。
逐步回归
简介逐步回归是筛选自变量的常用的方法之一。筛选自变量的方法还有前进法,后退法和最优回归子集法。逐步回归法是依据事先给定的两个显著性水平SLE和SLS,将自变量逐个引入方程,同时每引入一个新变量后,对已选入的变量要进行逐个检验,将不显著的变量剔除,这样保证最后所得的变量都有显著性。
自变量间的多重共线性(multicollinearity)
整个回归方程的统计检验P<α,而各偏回归系数的检验均出现P>α的矛盾现象。
偏回归系数的估计值明显与实际情况不符,或者是偏回归系数的符号与专业知识的情况相反。
3/10/2022
10
第十页,共七十五页。