ˆ三多元线性回归方程的假设检验及评价回归方程的假设检验及评价方差分析法残回残回回总残回,不全为。表多元线性回归方差分析表变异来源自由度总变异总回归回回回残残差残残表多元线性回归方差分析表变异来源自由度总变异回归残差,总回决定系数血糖含量变异的可由总胆固醇甘油三酯胰岛素和糖化血红蛋白的变异解释。复相关系数与多个自变量间的线性相关程度与估计值间的相关系数。ˆ二各自变量的假设检验及评价残回,偏回归平方和表示模型中含有其它个自变量的条件下该自变量对的回归贡献。其值愈大说明相应的自变量愈重要。对例数据作回归分析的部分中间结果平方和变异回归方程中包含的自变量回残回回回回,胰岛素与糖化血红蛋白与血糖有线性回归关系。检验法,胰岛素与糖化血红蛋白与血糖有线性回归关系。标准化回归系数的绝对值用来比较各个自变量对的影响程度大小绝对值越大影响越大。标准化回归方程的截距为。标准化回归系数标准化回归系数与般回归方程的回归系数的关系标准化回归方程对血糖影响大小的顺序依次为糖化血红蛋白胰岛素甘油三酯与总胆固醇。胰岛素为负向影响。第二节自变量选择程中选取偏回归平方和最小的自变量作检验以决定是否从方程中剔除，直至无自变量可以从方程中剔除为止。缺点当些自变量高度相关时，可能得不出正确结果。出出,剔除逐步回归法先选后剔，双向筛选开始方程中无自变量，从方程外选取偏回归平方和最大的自变量作检验以决定是否选入方程每引个自变量进入方程后，从方程中选取偏回归平方和最小的自变量作检验以决定是否从方程中剔除直至方程外无自变量可引入，方程内无自变量可剔除为止。出出,剔除内剔入入,入选外引入值定的越小选取自变量标准越严，被选入方程内自变量数越少。入值越大则反之。小样本入，出。大样本入，出。入出，以免上步剔除后下步又被选入名糖尿病人血糖及有关变量逐步回归过程入，出步骤引入变量剔除变量变量数回残值值选前先建立个直线回归方程选前先建立个含个自变量个含个自变量的多元线性回归方程。,残回第步选,残回第二步剔无，选,残回第三步剔无，选,残回第四步剔无，选,残回第五步剔逐步回归方程的方差分析表变异来源自由度总变异回归残差回归系数的估计与假设检验结果变量常数项甘油三酯胰岛素糖化血红蛋白ˆ第三节多元线性回归的应用及注意事项多元线性回归的应用影响因素分析年龄饮食习惯吸烟状况工作紧张度家族史高血压的意义为在其它自变量保持不变时，增加或减少个单位时的平均变化量。故可排除混杂因素。估计与预测心脏表面积心脏横径心脏纵径心脏宽径新生儿体重胎儿孕龄胎儿头径胎儿胸径胎儿腹径统计控制利用回归方程进行逆估计，确定后控制。采用射频治疗仪治疗脑肿瘤脑皮质毁损半径射频温度照射时间二多元线性回归应用的注意事项指标的数量化应变量为连续变量自变量可为连续有序分类或无序分类变量连续变量有序分类变量轻中重无序分类变量职业无序分类变量工人农民干部职员哑变量样本含量至少是个数的倍多重共线性实际应用中非常普遍，可使最小二乘法建立的回归方程失效消除方法主成分回归剔除个造成共线性的自变量。变量间的交互作用自变量对的作用大小与另自变量的取值有关。ˆ血糖与总胆固醇甘油三酯胰岛素糖化血红蛋白间逐步回归方程与间有交互作用ˆ残差分析ˆ残标准化残差ˆ讲课内容第节多元线性回归重点第二节自变量选择方法重点第三节多元线性回归的应用及注意事项!多元线性回归分析第章第二军医大学卫生统计学教研室张罗漫讲课内容第节多元线性回归重点第二节自变量选择方法重点第三节多元线性回归的应用及注意事项第节多元线性回归多元线性回归模型表名糖尿病人的血糖及有关变量的测量结果总胆固醇甘油三酯胰岛素糖化血红蛋白血糖序号表多元回归分析数据格式例号多元回归多个，多个多重回归个，多个常数项偏回归系数在其它自变量保持不变时，增加或减少个单位时的平均变化量。去除个自变量对影响后的随机误差。多元线性回归模型应用条件与，之间具有线性关系各个间相互服从均数为方差为的正态分布。多元线性回归分析步骤根据样本数据求得模型参数估计值对回归方程及各作假设检验。ˆ二多元线性回归方程的建立ˆˆˆˆˆˆ用最小二乘法解正规方程组，使残差平方和最小。ˆˆˆ用最小二乘法解正规方程组，使残差平方和最小。表名糖尿病人的血糖及有关变量的测量结果总胆固醇甘油三酯胰岛素糖化血红蛋白血糖序号ˆ三多元线性回归方程的假设检验及评价回归方程的假设检验及评价方差分析法残回残回回总残回,不全为。表多元线性回归方差分析表变异来源自由度总变异总回归回回回残残差残残表多元线性回归方差分析表变异来源自由度总变异回归残差,总回决定系数血糖含量变异的可由总胆固醇甘油三酯胰岛素和糖化血红蛋白的变异解释。复相关系数与多个自变量间的线性相关程度与估计值间的相关系数。ˆ二各自变量的假设检验及评价残回,偏回归平方和表示模型中含有其它个自变量的条件下该自变