Eg:某醫(yī)師收集并測定95例糖尿病患者的體重指數(shù)BMI（kg/cm2)、HOMA-R指數(shù)、胰島素與瘦素比值A(chǔ)/L等指標(biāo)，試估計這些指標(biāo)之間的相關(guān)性？分析年齡與冠狀動脈粥樣硬化等級之間的相關(guān)關(guān)系。

年齡（歲）冠狀動脈硬化等級合計

++++++203040》5070224227249316231379201514

98635958合計122894126278例某地方病研究所調(diào)查了8名正常兒童的尿肌酐含量（mmol/24h）,估計年齡與尿肌酐含量間有無關(guān)系，是否可由年齡推算尿肌酐含量。雙變量回歸與相關(guān)linearregressionandcorrelation回歸分析與相關(guān)分析雙變量間關(guān)系：年齡~身高、肺活量~體重、藥物劑量與動物死亡率等。

依存關(guān)系：應(yīng)變量(dependentvariable)Y隨自變量(independentvariable)X變化而變化?！?/p>

回歸分析

互依關(guān)系:應(yīng)變量Y與自變量X間的彼此關(guān)系

———

相關(guān)分析雙變量計量資料：每個個體有兩個變量值

總體：無限或有限對變量值樣本：從總體隨機(jī)抽取的n對變量值

（X1,Y1）,（X2,Y2）,…,（Xn,Yn）

目的：研究X和Y的數(shù)量關(guān)系

方法：回歸與相關(guān)簡單、基本——直線回歸、直線相關(guān)“一因一果”，即一個自變量與一個依變量一元回歸分析； 研究“多因一果”，即多個自變量與一個依變量的回歸分析稱為多元回歸分析。 一元回歸分析又分為直線回歸分析與曲線回歸分析兩種； 多元回歸分析又分為多元線性回歸分析與多元非線性回歸分析兩種。第一節(jié)直線回歸（linearregression線性回歸)1．直線回歸的概念：直線回歸是分析兩變量間線性依存變化的數(shù)量關(guān)系。“回歸”的由來英國統(tǒng)計學(xué)家F·Galton

和他的學(xué)生、現(xiàn)代統(tǒng)計學(xué)的奠基者之一K·Pearson在研究父母身高與其子女身高的遺傳問題時，觀察了1078對夫婦，以每對夫婦中父親的身高作為自變量X，而取他們的一個成年兒子的身高作為應(yīng)變量Y，將結(jié)果在平面直角坐標(biāo)系上繪成散點圖，發(fā)現(xiàn)趨勢近乎一條直線。兒子身高（Y，英寸）與父親身高（X，英寸）存在線性關(guān)系：。也即高個子父代的子代在成年之后的身高平均來說不是更高，而是稍矮于其父代水平，而矮個子父代的子代的平均身高不是更矮，而是稍高于其父代水平。Galton將這種趨向于種族穩(wěn)定的現(xiàn)象稱之“回歸”。目前，“回歸”已成為表示變量之間某種數(shù)量依存關(guān)系的統(tǒng)計學(xué)術(shù)語，并且衍生出“回歸方程”“回歸系數(shù)”等統(tǒng)計學(xué)概念。如研究糖尿病人血糖與其胰島素水平的關(guān)系，研究兒童年齡與體重的關(guān)系等。3.函數(shù)關(guān)系與回歸關(guān)系函數(shù)關(guān)系：確定。例如園周長與半徑：y=2πr回歸關(guān)系：不確定。例如血壓和年齡的關(guān)系，直線回歸的任務(wù)就是找出一條最能描述變量間非確定性數(shù)量關(guān)系的一條直線，此直線為回歸直線，相應(yīng)的直線方程稱為直線回歸方程(linearregressionequation)。

4.直線回歸方程的一般表達(dá)式為

為各X處Y的總體均數(shù)的估計。a為回歸直線在y軸上的截距0yxa>0a=0a<0a0yxb>0b=0b<0

b為回歸系數(shù)，即回歸直線的斜率；其統(tǒng)計學(xué)意義是x增加（減）一個單位，y平均變動b個單位

b=0

a：截距(intercept)，直線與Y軸交點的縱坐標(biāo)(X＝0)。b：斜率(slope)，回歸系數(shù)(regressioncoefficient)。意義：X每改變一個單位，Y平均改變b個單位。

b>0，Y隨X的增大而增大（減少而減少）——斜上；

b<0，Y隨X的增大而減小（減少而增加）——斜下；

b=0，Y與X無直線關(guān)系——

水平。

｜b｜越大，表示Y隨X變化越快，直線越陡峭。

，a與b分是與相應(yīng)的樣本估計值5．直線回歸方程參數(shù)的計算y=a+bx

^

最小二乘法原則(leastsquaremethod)：使各實際散點（Y）到直線（）的縱向距離的平方和最小。即使（殘差或剩余值）最小。Yi（Y的估計值）

=a+bXi

Yi估計值i殘差i=Yi–估計值i殘差(residual)或剩余值，即實測值Y與假定回歸線上的估計值的縱向距離。求解a、b實際上就是“合理地”找到一條能最好地代表數(shù)據(jù)點分布趨勢的直線。因為直線一定經(jīng)過“均數(shù)”點例9-1

某地方病研究所調(diào)查了8名正常兒童的尿肌酐含量（mmol/24h）如表9-1。估計尿肌酐含量（Y）對其年齡（X）的回歸方程。

表9-18名正常兒童的年齡（歲）與尿肌酐含量（mmol/24h）

(1)

由原始數(shù)據(jù)作散點圖，觀察兩變量間的趨勢8名正常兒童的年齡（歲）與尿肌酐含量（mmol/24h）可在自變量實測范圍內(nèi)遠(yuǎn)端取易于讀數(shù)的X值代入回歸方程得到一個點的坐標(biāo)，連接此點與點(,)也可繪出回歸直線。6、直線回歸中的統(tǒng)計推斷（一）回歸方程的假設(shè)檢驗建立樣本直線回歸方程，只是完成了統(tǒng)計分析中兩變量關(guān)系的統(tǒng)計描述，研究者還須回答它所來自的總體的直線回歸關(guān)系是否確實存在，即是否對總體有存在？1．方差分析

X或如果兩變量間總體回歸關(guān)系確實存在，回歸的貢獻(xiàn)就要大于隨機(jī)誤差，大到何種程度時可以認(rèn)為具有統(tǒng)計意義，可計算統(tǒng)計量F目的：推斷總體回歸系數(shù)是否為0，確定所求得的回歸方程是否成立。2.t檢驗即各實際點與回歸線縱軸方向的離散程度，即標(biāo)準(zhǔn)估計誤差例9-2

檢驗例9-1數(shù)據(jù)得到的直線回歸方程是否成立？

（1）方差分析

表9-2方差分析表

列出方差分析表如表9-2。決定系數(shù)(coefficientofdetermination)：回歸平方和與總平方和之比，取值在0到1之間且無單位，其大小反映了回歸貢獻(xiàn)的相對程度，也就是在Y的總變異中回歸關(guān)系所能解釋的百分比。（2）t檢驗（二）總體回歸系數(shù)的可信區(qū)間

利用上述對回歸系數(shù)的t檢驗，可以得到β的1－雙側(cè)可信區(qū)間為

例9-3

根據(jù)例9-1中所得b=0.1392，估計其總體回歸系數(shù)的雙側(cè)95%可信區(qū)間。（0.1392-2.447×0.0304，0.1392+2.447×0.0304）=（0.0648，0.2136）（三）利用回歸方程進(jìn)行估計和預(yù)測

（9-15）

（9-14）

反映其抽樣誤差大小的標(biāo)準(zhǔn)誤為（9-16）

（9-17）

例9-4用例9-1所得直線回歸方程，計算當(dāng)X0=12時，的95%可信區(qū)間和相應(yīng)個體值的95%預(yù)測區(qū)間。計算步驟例9-1、例9-2已計算出

95％μ的可信區(qū)間與個體Yi的預(yù)測范圍有關(guān)數(shù)據(jù)編號XYY_hat均數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤個值標(biāo)準(zhǔn)誤均數(shù)下限均數(shù)上限個值下限個值上限1133.543.4710.12710.23443.16023.78242.89774.04492113.013.1930.08320.21382.98923.39662.66973.7161393.092.9150.07130.20952.74013.08892.40203.4270462.482.4970.12710.23442.18582.80801.92333.0705582.562.7750.08320.21382.57162.97902.25213.29856103.363.0540.07130.20952.87933.22812.54123.56627123.183.3320.10310.22233.07993.58432.78823.8760872.652.6360.10310.22232.38392.88832.09223.1800直線回歸方程的應(yīng)用描述兩變量的依存數(shù)量關(guān)系；利用回歸方程進(jìn)行預(yù)測：由易測的變量值估算難算的變量值（由x估計y）；X：汽車流量(輛/小時),y:NOx(mg/M3)y=-1.674+0.0001838x

^利用回歸方程進(jìn)行控制：即利用回歸方程進(jìn)行逆估計（由y估計x）。第二節(jié)直線相關(guān)

(linearcorrelation)

簡單相關(guān)(simplecorrelation)，用于雙變量正態(tài)分布資料。進(jìn)行直線相關(guān)分析的基本任務(wù)在于根據(jù)x、y的實際觀測值計算表示兩個相關(guān)變量x與y線性相關(guān)程度和性質(zhì)的統(tǒng)計指標(biāo)—相關(guān)系數(shù)r，并進(jìn)行顯著性檢驗。

1．直線相關(guān)的概念

直線相關(guān)是研究兩變量x、y之間協(xié)同變化的線性關(guān)系

的分析方法。體重（kg），x肺活量（）,YL十名女中學(xué)生體重與肺活量散點圖2．對資料的要求

x、y都是正態(tài)分布資料的隨機(jī)變量。3．相關(guān)系數(shù)

（correlationcoefficient，r)

表示方法：

-1r

1*意義：描述兩個變量直線相關(guān)的方向與密切程度的指標(biāo)。正相關(guān)負(fù)相關(guān)0<r<1-1<r<0相關(guān)系數(shù)示意：r=1r=-1完全正相關(guān)完全負(fù)相關(guān)相關(guān)系數(shù)示意r＝0r＝0r＝0零相關(guān)零相關(guān)零相關(guān)計算方法：__(x-x)(y-y)l

xyr=————————————=——————___________________________(x-x)2(y-y)2

l

xx·l

yy__(x)(y)l

xy=(x-x)(y-y)=xy-—————n__(x)2lxx=(x-x)2=x2-————n_(y)2lyy=(y-y)2=y2-————n_10名女中學(xué)生的體重(x)與肺活量(y)的直線相關(guān)計算編號XYX2Y2XY

(1)(2)(3)(4)(5)(6)

1351.6012252.560056.002371.6013692.560059.203372.4013695.760088.804402.1016004.410084.005402.6016006.7600104.006422.5017646.2500105.007422.6517647.0225111.308432.7518497.5625118.259442.7519367.5625121.00452.2020254.840099.00∑40523.151650155.2875946.55___________________________(x-x)2(y-y)2

l

xx·l

yy計算：__(x-x)(y-y)l

xyr=————————————=——————__(x)(y)l

xy=(x-x)(y-y)=xy-—————n__＝8.975(x)2lxx=(x-x)2=x2-————n_＝98.5

(y)2lyy=(y-y)2=y2-————n_＝1.69525r=8.975√98.51.69525=0.69454．相關(guān)系數(shù)的假設(shè)檢驗?zāi)康模簷z驗r

是否來自總體相關(guān)系數(shù)=0

的 總體，推斷兩變量的相關(guān)關(guān)系是否成立。r-0rt=———=——————，Sr

1-r2———n-2________=n-2Sr為相關(guān)系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤公式：

檢驗假設(shè)：H0:＝0,H1:0,=0.05r-0rt=———=——————，Sr

1-r2———n-2________=n-2t=0.6945(1-0.69452)/(10-2)√=2.730=n–2=10–2=8P<0.05結(jié)論：可認(rèn)為該地女中學(xué)生的體重與肺活量有正相關(guān)關(guān)系由例9-1算得，按公式（9-18）

例9-5

對例9-1數(shù)據(jù)（見表9-1），計算8名兒童的尿肌酐含量與其年齡的相關(guān)系數(shù)。例9-6對例9-5所得r值，檢驗?zāi)蚣◆颗c年齡是否有直線相關(guān)關(guān)系？檢驗步驟本例n=8，r=0.8818，按公式（9-19）決定系數(shù)(coefficientofdetermination)

定義為回歸平方和與總平方和之比，計算公式為：（9-23）

取值在0到1之間且無單位，其數(shù)值大小反映了回歸貢獻(xiàn)的相對程度，也就是在Y的總變異中回歸關(guān)系所能解釋的百分比。

五、直線回歸與相關(guān)應(yīng)用的注意事項

1．根據(jù)分析目的選擇變量及統(tǒng)計方法直線相關(guān)用于說明兩變量之間直線關(guān)系的方向和密切程度，X與Y沒有主次之分（反映兩變量的相互關(guān)系）。直線回歸則進(jìn)一步地用于定量刻畫應(yīng)變量Y對自變量X在數(shù)值上的依存關(guān)系（反映兩變量的依存關(guān)系），其中應(yīng)變量的定奪主要依專業(yè)要求而定，可以考慮把易于精確測量的變量作為X，另一個隨機(jī)變量作Y，例如用身高估計體表面積。兩個變量的選擇一定要結(jié)合專業(yè)背景，不能把毫無關(guān)聯(lián)的兩種現(xiàn)象勉強作回歸或相關(guān)分析。2．進(jìn)行相關(guān)、回歸分析前應(yīng)繪制散點圖

（1）

散點圖可考察兩變量是否有直線趨勢；（2）

可發(fā)現(xiàn)離群點（outlier）。

散點圖對離群點的識別與處理需要從專業(yè)知識和現(xiàn)有數(shù)據(jù)兩方面來考慮，結(jié)果可能是現(xiàn)有回歸模型的假設(shè)錯誤需要改變模型形式，也可能是抽樣誤差造成的一次偶然結(jié)果甚至過失誤差。需要認(rèn)真核對原始數(shù)據(jù)并檢查其產(chǎn)生過程認(rèn)定是過失誤差，或者通