第十二章 简单回归分析
第一节 简单线性回归
一、概念
研究两个变量之间的线性依从关系的一种统计方法。P137例11.1。研究的是血清白介素6和脑脊液白介素6之间的关系,它们之间是依从关系,当血清中白介素6发生变化时,脑脊液中的白介素6也发生改变,所以我们血清中的白介素6作为自变量,脑脊液中的白介素6作为因变量(应变量),测10例患者,得到10对数据,在直角坐标系中左图,横轴为自变量,纵轴为应变量,可以得到12个点,若这12个点在一条直线附近,则称这2个指标之间有线性依从关系,这条直线称回归直线。
回归直线对应一个方程:
方程中x——自变量,要求时可以精确测量可以严格控制的指标。
y——应变量,要求服从正态分布
y——y的估计值(y的回归值)
&nb医.学全在线www.lindalemus.comsp; b0——截距,回归直线与Y轴的交点到原点的距离,有三种情况
b0<0,回归直线与Y轴的交点在原点的下方
b0=0,回归直线过原点
b0>0,回归直线与Y轴的交点在原点的上方
b——回归系数,其统计学意义是当x改变一个单位时,应变量y平均改变b个单位
b>0,回归直线从左下方指向右上方,x、y反向变化
b<0,回归直线从左上方指向右下方,x、y反向变化
b=0,回归直线与x轴平行,x、y之间不存在线性依从关系
二、直线回归方程的建立
1.做散点图,初步分析两变量间是否有线性依从关系。
2.做准备计算:
1)将数据输入计算器,求以下数据:
2)计算:
3.计算b0和b:
此时得到的方程是通过抽样研究得到的,方程是否有统计意义,需要做假设检验
三、直线回归方程的假设检验
如果方程没有意义,两个变量x、y之间没有线性依从关系,理论上讲b=0,但由于是抽样研究,存在抽样误差,当b不等于0时,b的总体β不一定就不等于0;另一方面,若求得b=0,不一定b的总体β就一定等于0。
1.方差分析:从图中可以看出,并且统计学家推出
其中:在方差分析中称为总的变异,用SS总表示,总变异的自由度为ν总=n-1
称为剩余平方和,指除去回归因素外,由于随机因素造成的差异,用SS剩余表示,其自由度为ν剩余=n-2
若无线性依从关系,则无此部分差异,故此部分是由于y对x的线性依从关系造成的,称为回归平方和,用SS回归表示,其自由度为ν回归=1
SS总=SS剩余+SS回归;ν总=ν剩余+ν回归
计算公式
变异来源 | SS | ν | MS | F |
总 | lyy | n-1 | ||
回归 | blxy | 1 | SS回归/ν回归 | MS回归/ MS剩余 |
剩余 | SS总- SS回归 | n-2 | SS剩余/ν剩余 |
2.t检验