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岭回归分析原理及其SPSS实现方法

2017-5-21 作者:MedSci   来源:MedSci原创 我要评论5
Tags: SPSS  岭回归  
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岭回归分析(RidgeRegression)是一种改良的最小二乘估计方法,它是用于解决在线性回归分析中自变量存在共线性的问题。什么?共线性是什么?共线性就是指自变量之间存在一种完全或良好的线性关系,进而导致自变量相关矩阵之行列式近似为0,导致最小二乘估计失效。此时统计学家就引入了k个单位阵(I),使得回归系数可估计。设么?没看懂,那就算了。知道岭回归分析就是用来解决多重共线性的问题,就够了。在医学科研的实际工作中,往往不需要创造算法,会用算法就行。当然如果你有心研究其原理,那更是极好的。下面我们还是通过实例来学习岭回归分析的应用条件和SPSS实习方法吧。用SPSS自带的例子(来自SPSS 20.0版的示例数据库,其他版本的就别找了),某研究者想了解B超下胎儿的身长、头围、体重与胎儿受精周数之间的关系,即B超测得上述参数之后,用它们来推测胎儿的受精时长(周数)。我们很容易想到用多重线性回归来解决,以胎儿周数为因变量,以身长、头围和体重为因变量,做回归之后我们发现,结果如下:小提示:本篇资讯仅在梅斯医学APP中开放阅读,请扫描二维码直接下载APP



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136********(暂无匿称)

软件正确操作重要性

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2017-5-25 23:54:33 回复

130****4638

数理统计需要深入学习下去。

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2017-5-22 0:30:15 回复

laymankey

感谢分享一下!!

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2017-5-21 19:29:57 回复

messi139

可以

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2017-5-21 17:42:24 回复

清风拂面

很好的文章,谢谢分享

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2017-5-21 17:08:39 回复

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