回归分析中应正确使用r、R、R^2三种符号

回归方程中r是相关系数，R是复相关系数，R^2是复确定系数。在统计学的回归分析中虽然常用它们来描述因变量与自变量的相关性和回归关系，但它们各自表达的统计学意义却不相同，因此三者不能混用。     

回归分析中应正确使用r、R、R^2三种符号

回归方程中r是相关系数,R是复相关系数,R2是复确定系数。在统计学的回归分析中虽然常用它们来描述因变量与自变量的相关性和回归关系,但它们各自表达的统计学意义却不相同,因此三者不能混用。     

回归分析中应正确使用r、R、R2三种符号

回归方程中r是相关系数,R是复相关系数,R2是复确定系数。在统计学的回归分析中虽然常用它们来描述因变量与自变量的相关性和回归关系,但它们各自表达的统计学意义却不相同,因此三者不能混用。     

回归分析中应正确使用r、R、R^2三种符号

回归方程中r是相关系数,R是复相关系数,R2是复确定系数。在统计学的回归分析中虽然常用它们来描述因变量与自变量的相关性和回归关系,但它们各自表达的统计学意义却不相同,因此三者不能混用。     

回归分析中应正确使用r、R、R^2三种符号

回归方程中r是相关系数,R是复相关系数,R^2是复确定系数。在统计学的回归分析中虽然常用它们来描述因变量与自变量的相关性和回归关系,但它们各自表达的统计学意义却不相同,因此三者不能混用。三者的关系是在一个因变量与一个自变量的线性相关和回归中,相关性符号用r,     

回归分析中应正确使用r、R、R2三种符号

回归方程中r是相关系数,R是复相关系数,R2是复确定系数。在统计学的回归分析中虽然常用它们来描述因变量与自变量的相关性和回归关系,但它们各自表达的统计学意义却不相同,因此三者不能混用。三者的关系是在一个因变量与一个自变量的线性相关和回归中,相关性符号用r,回归关系符号用R2;     

回归分析中应正确使用r、R、R~2三种符号

回归方程中r是相关系数,R是复相关系数,R2是复确定系数。在统计学的回归分析中虽然常用它们来描述因变量与自变量的相关性和回归关系,但它们各自表达的统计学意义却不相同,因此三者不能混用。三者的关系是在一个因变量与一个自变量的线性相关和回归中,相关性符号用r,回归关系符号用R2;而在一个因变量的非线性回归或一个因变量与多个自变量的线性相关和回归中,相关符号须用R,这时回归关系符号应该用R2。     

回归分析中应正确使用r、R、R^2三种符号

回归方程中r是相关系数,R是复相关系数,R^2是复确定系数。在统计学的回归分析中虽然常用它们来描述因变量与自变量的相关性和回归关系,但它们各自表达的统计学意义却不相同,因此三者不能混用。三者的关系是在一个因变量与一个自变量的线性相关和回归中,相关性符号用r,回归关系符号用R^2;而在一个因变量的非线性回归或一个因变量与多个自变量的线性相关和回归中,相关符号须用R,这时回归关系符号应该用R^2。r、R、R^2使用错误,不但改变了使用符号的含意,同时也会使整个回归分析出现错误,因此,希作者在回归分析中务必正确使用。     

回归分析中应正确使用r、R、R~2三种符号

回归方程中r是相关系数,R是复相关系数,R2是复确定系数。在统计学的回归分析中虽然常用它们来描述因变量与自变量的相关性和回归关系,但它们各自表达的统计学意义却不相同,因此三者不能混用。三者的关系是在一个因变量与一个自变量的线性相关和回归中,相关性符号用r,回归关系符号用R2;而在一个因变量的非线性回归或一个因变量与多个自变量的线性相关和回归中,相关符号须用R,这时回归关系符号应该用R2。r、R、R2使用错误,不但改变了使用符号的含意,同时也会使整个回归分析出现错误,因此,希作者在回归分析中务必正确使用。     

回归分析中应正确使用r、R、R~2三种符号

回归方程中r是相关系数,R是复相关系数,R2是复确定系数。在统计学的回归分析中虽然常用它们来描述因变量与自变量的相关性和回归关系,但它们各自表达的统计学意义却不相同,因此三者不能混用。三者的关系是在一个因变量与一个自变量的线性相关和回归中,相关性符号用r,回归关系符号用R2;而在一个因变量的非线性回归或一个因变量与多个自变量的线性相关和回归中,相关符号须用R,这时回归关系符号应该用R2。r、R、R2使用错误,不但改变了使用符号的含意,同时也会使整个回归分析出现错误,因此,希作者在回归分析中务必正确使用。     

多变量复共线性的检测及统计分析

本文介绍了多元分析中自变量之间复共线性的含义、其对回归的系数最小二乘估计的影响及其检测方法;以及复共线资料的统计分析途径:主成份回归、岭回归及岭判别分析。     

谷丙转氨酶活性与非疾病相关因素间的通径分析

目的探讨影响谷丙转氨酶活性的因素。方法以2007年常德市802名乙肝表面抗原阴性者为研究对象,用SPSS16.0软件对其临床体检指标与谷丙转氨酶活性进行相关分析,对有统计学意义的8个相关指标进行逐步回归筛选,并用进入回归模型的变量构筑递回归模型框架,进行通径分析。结果以谷丙转氨酶活性为结果变量的递回归模型,其原因变量依次为甘油三酯、性别、空腹血糖;模型的复相关系数r=0.289、确定系数r2=0.083、F=24.192、P=0.000。结论影响乙肝表面抗原阴性者谷丙转氨酶活性的因素为甘油三酯、性别、空腹血糖,并以男性谷丙转氨酶活性为高。     

多波长主成分回归法在他莫昔芬高效液相定量分析中的应用

目的：用主成分回归法建立高效液相定量分析的多波长标准方程，并与单波长标准方程比较。方法：配制他莫昔芬标准溶液，进样20μl，在不同波长测定色谱峰面积。使用主成分回归和最小二乘处理数据，建立标准方程，比较预测标准误。结果：多波长标准方程平方相关系数大于单波长标准方程平方相关系数，多波长标准方程的预测标准误小于单波长标准方程。结论：主成分回归校正法可作为高效液相定量分析的一种替代方法。     

推算成人蝶鞍面积的多元回归方程

本文对18—76岁的正常成人103人(男67,女36)的X线蝶鞍侧位片进行了蝶鞍深径、前后径和面积的测量,用AppleⅡ电子计算机对数据进行了分析处理.发现他们之间呈正相关关系,其复相关系数γ=0.78,p《0.001,相关系数有高度显著性,故用多元直线回归程序计算出由深径和前后径求蝶鞍面积的多元方程式:(?)=-56.93+9.99x_1+5.11x_2.可供推算成人蝶鞍侧位面积使用.     

蝶鞍体积的研究和推算方法——逐步回归分析法

本文对18～76岁正常成人103人(男67,女36)的x蝶鞍正、侧位片进行了蝶鞍深径、前后径、宽径、侧位面积和体积的测量,用IBMPC/XT089型电子计算机对数据进行了逐步回归分析处理,筛选出推算体积的最佳因子(x_3-宽径,x_4-面积)。研究发现他们之间呈正相关关系,其复相关系数相关系数有高度显著性。故建立多元线性回归方程式:本方程式可供推算成人蝶鞍体积使用。     

COX回归模型在临床医学科研中的价值

在临床医学科研中常会遇到生存数据的统计学处理分析问题，而比例危险率回归模型（简称COX回归模型）常用来进行影响生存时间的多因素分析；故在论文撰写中需根据科研设计类型和研究变量特征，进行合理的临床流行病学和医学统计学思维，以便得到正确结果。     

正畸疗效主、客观评价方法的有效性

目的：探讨69位中国正畸专家对108例正畸完成病例疗效的主观判断结果与牙牙合模型及头颅侧位片客观测量结果的相关性,筛选重要的客观测量项目,并建立主、客观判断的回归模型。方法：从全国6所正畸院校2006年7月至2008年8月治疗完成的2 383个病例中,随机抽取108个病例作为样本。将样本的治疗后牙牙合模型和头颅侧位片作为主、客观评价材料,由69位中国正畸专家对样本的疗效水平进行主观评价,通过治疗标准指数（peer assessment rating,PAR）和美国正畸专家认证委员会-客观评分系统（American board of orthodontics objective grading system, ABO-OGS）两种方法对样本的牙牙合模型进行客观测量,采用自主研发的二维头影测量软件对样本的头颅侧位片进行客观测量。以专家主观评价的均值作为因变量,客观测量结果作为自变量,通过Pearson相关分析和多元线性回归分析,建立回归模型。结果：与主观评价结果相关性最高的牙牙合模型资料客观测量项目为ABO-OGS的牙合关系,相关系数为0.655（P<0.01）,其次是PAR的覆盖,相关系数为0.525（P<0.01）。与主观评价结果相关性最高的头颅侧位片客观测量项目为下切牙的唇倾度,相关系数为0.446（P<0.01）,其次是下唇的突度,相关系数为0.436（P<0.01）。多元线性回归分析结果中纳入回归方程的项目为ABO-OGS的排列、ABO-OGS的牙合关系、ABO-OGS的邻牙接触关系、L1/NB（°）、PAR的覆盖、SNB（°）、ABO OGS的牙合接触、U1/SN2（°）和PAR的中线,回归方程的R2为0.72。结论：本回归模型能够有效地反映69位中国正畸专家对108例正畸患者疗效水平的主观评价金标准,从而客观地评判中国正畸治疗的疗效水平。     

用一个二元回归方程进行两条一元回归线平行及重合的检验

用一个二元回归方程进行两条一元回归线平行及重合的检验崔济生，王洁贞，王洪岩（卫生统计学教研室济南市立第五医院）在医学科研中，常需考察两条一元回归线是否平行及重合。如男童身高、年龄之间的回归线，与女童身高、年龄之间的回归线，是否平行或重合。如平行则说明...     

回归理论在教学预测中的应用

当前实施素质教育 ,优化课堂教学环境 ,加强对学生进行学习能力培养 ,使其在学习期间学会如何猎取知识 ,是教育教学改革的一个新课题。那么能否运用教育统计学知识对学生学习成绩进行预测 ,从而在教学中有针对性地实施教学 ,这是大家颇为关心的问题。现就教育统计学中对有关“回归”的知识如何预测学生学习成绩作一介绍 ,请同行指正。1　回归知识的理论基础1 1　回归概念 :回归概念最早源于英国高尔登研究遗传问题的论文中 ,他在研究祖辈与后代身高之间的相互关系中发现 ,子女身高有向其父母平均身高回归的趋势 ,这就是说两个变量之间不仅存…     

回归分析在体育教学研究中的应用

回归分析广泛应用于各个领域，在教育研究中，回归分析是研究教育现象之间关系的一个有力工具，是为教育部门的决策人员提供决策的科学依据，是探索、发现教育规律的一门科学方法。本文利用电子计算机运用回归分析方法，并通过实例说明回归分析在教学研究中的应用。