多元統計方法(ppt 81頁)

一、 我們要討論的是
二、 多元統計方法
三、 調整或控製
四、 單因素分析有意義，多因素沒有意義的解釋
五、 多元線性回歸（簡單步驟）
六、 回歸的實際應用
七、 SPSS菜單
八、 變量的數量化
九、 名義分類變量的啞變量化
十、 數據格式
十一、 回歸的一些定義
十二、 回歸方程的建立
十三、 線性與擬合優度
十四、 自變量的選擇
十五、 全局擇優法
十六、 Cp準則的計算公式
十七、 AIC準則的計算公式
十八、 自變量的選擇逐步選擇法
十九、 自變量到底如何選擇
二十、 統計“最優”與專業的“最優”
二十一、 強影響點，記錄的選擇
二十二、 強影響點，記錄的選擇
二十三、 判斷強影響點的指標
二十四、 多重共線性
二十五、 多重共線性的診斷
二十六、 Spss的實現與結果
二十七、 實例
二十八、 回歸係數符號反常與主要變量選不進方程的原因分析
二十九、 線性回歸的注意事項
三十、 回歸的發展
三十一、 Logistic回歸
三十二、 26例冠心病病人和28例對照者進行病例?對照研究
三十三、 參數估計
三十四、 結果說明
三十五、 自變量的篩選
三十六、 全局擇優指標
三十七、 尋找強影響點，記錄的選擇
三十八、 西、中西、中三種療法啞變量化
三十九、 Spss中亞變量的設置
四十、 亞變量的SPSS處理菜單
四十一、 亞變量設置（Spss）
四十二、 條件logistic回歸
四十三、 Logistic 回歸的注意事項
四十四、 多分類logistic回歸
四十五、 參考書目

一、 我們要討論的是
SPSS建立方程
檢驗方程總體和各自變量的統計學意義
自變量的篩選
Case的剔除（強影響點）
共線性診斷
二、 多元統計方法
線性回歸
Logistic 回歸
注：完全可以用於單因素分析，從這一點也可以看出統計學的方法是相通的。
SPSS無法進行條件Logistic回歸 ，就像sas沒有專門針對配對資料的語句一樣，任何統計軟件均有局限性。
三、 調整或控製
多變量的控製或調整法就是同時記錄可能有影響的因素，把他們與可能的危險因素一起作分析
單因素分析有統計學意義，多因素分析沒有意義的解釋,舉例

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