高级生物统计ppt课件

高级生物统计与试验设计高级生物统计与试验设计Advanced Biostatistics and Experimental Design四川农业大学生物统计学课程组 Dr 刘永建第五节第五节 一元多项式回归一元多项式回归 研讨一个依变量与一个或多个自变量多项式联络的回归分析方法，称为多项式回归polynomial regression。只需一个自变量时，称为一元多项式回归；有多个自变量时，称为多元多项式回归。多项式回归可以处置相当一类非线性问题，它在回归分析中占有重要的位置，由于任一函数都可以分段用多项式来逼近。因此，在实践问题研讨中，不论依变量与自变量的关系如何，我们总可以用多项式回归进展分析。高级生物统计与试验设计高级生物统计与试验设计Advanced Biostatistics and Experimental Design四川农业大学生物统计学课程组 Dr 刘永建 在回归分析中，当只需一个自变量时，假设依变量 y 与自变量 x 的关系为非线性的，但是又找不到适当的变量变换方式使其变为线性，那么可以选用一元多项式回归，其最大优点就是可以对任何双变量资料进展回归逼近，直至称心为止。高级生物统计与试验设计高级生物统计与试验设计Advanced Biostatistics and Experimental Design四川农业大学生物统计学课程组 Dr 刘永建 一元多项式回归数学模型 设依变量y与自变量x的内在关系为m次多项式，y与x共有n对观测值xi,yii=1，2，n。那么，在xi处的观测值yi可表示为：其中，2012 (252)miiimiiyxxx),0(2Ni高级生物统计与试验设计高级生物统计与试验设计Advanced Biostatistics and Experimental Design四川农业大学生物统计学课程组 Dr 刘永建 一元多项式回归的普通方法 对于模型2-52式的一元多项式回归方程为2012 (253)mmybb xb xb x一元多项式回归问题可以经过变量变换转化为多元线性回归问题来处理。mmxbxbxbby22110212,mmxx xxxx高级生物统计与试验设计高级生物统计与试验设计Advanced Biostatistics and Experimental Design四川农业大学生物统计学课程组 Dr 刘永建 一元多项式回归方程的拟合度与偏离度 222)()(1yyyyR2()1ryysnm相关指数R2表示一元多项式回归方程拟合度的高低，或者说表示一元多项式回归方程估测的可靠程度的高低。离回归规范误 sr 度量即一元多项式回归方程的偏离度。高级生物统计与试验设计高级生物统计与试验设计Advanced Biostatistics and Experimental Design四川农业大学生物统计学课程组 Dr 刘永建 一元多项式回归自变量最高次数的选择 在一元多项式回归分析中，对于双变量的n对观测值，在实际上最多只能配到m=n-1 次多项式。但m越大，包含的统计量越多，计算量也就越大。对于一个实践双变量的资料，一元多项式回归方程的自变量的最高次数应取多少，可以参考资料的二维散点图来确定。普通情况下，散点所表现的曲线趋势的“波峰数+“波谷数+1，可作为一元多项式回归方程的自变量的最高次数。但假设散点动摇大或者“波峰、“波谷两侧不对称，可再高一次或二次。高级生物统计与试验设计高级生物统计与试验设计Advanced Biostatistics and Experimental Design四川农业大学生物统计学课程组 Dr 刘永建【例【例23】给动物口服某种药物A 1000mg，每间隔1小时测定血药浓度g/ml，得到表2-5的数据血药浓度为5头供试动物的平均值。试建立血药浓度依变量y对服药时间自变量x的回归方程。高级生物统计与试验设计高级生物统计与试验设计Advanced Biostatistics and Experimental Design四川农业大学生物统计学课程组 Dr 刘永建 根据表2-5的数据资料绘制x与y的散点图 图2-1 表2-5资料的散点图 高级生物统计与试验设计高级生物统计与试验设计Advanced Biostatistics and Experimental Design四川农业大学生物统计学课程组 Dr 刘永建 进展变量变换 2210 xbxbby22110 xbxbby212,xx xx高级生物统计与试验设计高级生物统计与试验设计Advanced Biostatistics and Experimental Design四川农业大学生物统计学课程组 Dr 刘永建 进展二元线性回归分析 先计算21245,285,419.65xxxxy2224212285,15333,24426.5833xxxxy11.10452,45.1930,2025213212yxyxxyyxxxx高级生物统计与试验设计高级生物统计与试验设计Advanced Biostatistics and Experimental Design四川农业大学生物统计学课程组 Dr 刘永建再计算于是得到关于的正规方程组为125.0000,31.6667,46.6278xxy1212102060.0000,6308.0000,4859.2364600.0000,167.8000,2836.8067ySSSSSSSPSPSP 8067.28360000.63080000.6008000.1670000.6000000.602121bbbb高级生物统计与试验设计高级生物统计与试验设计Advanced Biostatistics and Experimental Design四川农业大学生物统计学课程组 Dr 刘永建求出上述正规方程组系数矩阵的逆矩阵 003247.0032468.0032468.0341349.022211211ccccC高级生物统计与试验设计高级生物统计与试验设计Advanced Biostatistics and Experimental Design四川农业大学生物统计学课程组 Dr 刘永建关于b1、b2的解为而7630.38382.34 8067.28368000.167003247.0032468.0032468.0234134.0 20102221121121SPSPccccbb5193.86667.317630.358382.346278.4622110 xbxbyb高级生物统计与试验设计高级生物统计与试验设计Advanced Biostatistics and Experimental Design四川农业大学生物统计学课程组 Dr 刘永建于是，得到二元线性回归方程217630.38382.345193.8xxy高级生物统计与试验设计高级生物统计与试验设计Advanced Biostatistics and Experimental Design四川农业大学生物统计学课程组 Dr 刘永建 如今对二元线性回归方程即二元线性回归关系进展显著性检验。列出方差分析表，进展F检验。7149.4830)8067.2836()7630.3()8000.167(8382.342364.4859202101SPbSPbSSSSRy5215.287149.48302364.4859RyrSSSSSS628,2,8191RyrRydfdfdfdfndf高级生物统计与试验设计高级生物统计与试验设计Advanced Biostatistics and Experimental Design四川农业大学生物统计学课程组 Dr 刘永建偏回归系数的显著检验，运用F检验法 6514.3553234134.08382.34211211cbSSb0006.4361003247.0)7630.3(222222cbSSb1113553.6514747.5714.7536bbbrrMSSSFMSMS2224361.0006917.4104.7536bbbrrMSSSFMSMS0.01(1,6)13.75F高级生物统计与试验设计高级生物统计与试验设计Advanced Biostatistics and Experimental Design四川农业大学生物统计学课程组 Dr 刘永建 建立一元二次多项式回归方程 将x1复原为x，x2复原为x2，即得y对x的一元二次多项式回归方程 27630383823451938x.x.y 高级生物统计与试验设计高级生物统计与试验设计Advanced Biostatistics and Experimental Design四川农业大学生物统计学课程组 Dr 刘永建 计算相关指数R2 该回归方程离回归规范误为：2()30.1103yy2364.4859)(2yy222()10.9938()yyRyy 2()30.11032.240219-2-1ryysnm