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本文目的是介绍一般计数资料Poisson分布模型回归分析。首先,介绍一般计数资料及其Poisson分布模型构建原理,包括"一般计数资料Poisson分布回归模型的形式"和"一般计数资料Poisson分布回归模型的求解";其次,介绍"一般计数资料Poisson分布回归模型的SAS实现",包括"创建SAS数据集""求出因变量Y的均值和方差""检验因变量是否存在过离散现象""对过离散进行校正"和"基于全部自变量对因变量Y构建多重Poisson分布回归模型"。本文结果提示,在"过离散"不十分严重的情况下,通过在GENMOD过程的"model语句"中增加选项"dist=poisson"和"scale=deviance",可以较好地校正"过离散"导致的不良后果。 相似文献
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本文目的是介绍过离散(即方差明显大于均值)计数资料负二项分布模型回归分析。首先,介绍了过离散计数资料及其负二项分布回归模型构建原理,包括"过离散计数资料负二项分布回归模型的形式"和"过离散计数资料负二项分布回归模型的求解";第二,介绍了"过离散计数资料负二项分布回归模型的SAS实现",包括:(1)"创建SAS数据集";(2)"求出因变量Y的均值和方差""检验因变量是否存在过离散现象"和"基于全部自变量对因变量Y构建多重负二项分布回归模型"。本文结果提示,在"过离散"非常严重的情况下,应使用"负二项分布回归模型"取代"Poisson分布回归模型"。否则,易得出不正确的结果和结论。 相似文献
3.
本文目的是介绍与"计数资料回归分析"有关的基础知识。首先,介绍资料类型,因为它是合理选择统计分析方法的重要基础;第二,介绍二项分布、泊松分布和负二项分布,因为这三个离散型随机变量概率分布是对计数资料建立回归模型的重要依据;第三,介绍计数资料五个明显的分布特点:(1)方差小于均值的低离散型计数资料;(2)方差近似等于均值的一般计数资料;(3)方差明显大于均值的过离散型计数资料;(4)离散型随机变量在"0"处取值的概率非常大(简称为零膨胀)且取"非0正整数"时服从泊松分布的计数资料;(5)离散型随机变量在"0"处取值的概率非常大(简称为零膨胀)且取"非0正整数"时服从负二项分布的计数资料。前述的基础知识,是下一步建立合适的计数资料回归模型的必要基础。 相似文献
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在社会心理学和行为学的研究中,记录某些健康或行为结果发生频率的计数中(如在一段时间内无防护措施的性行为的次数)往往含有大量的零,这是因为当某些对象对于某种研究行为没有危险时就会产生"结构性零"。不像随机零(结果可以是大于零,但是也可能由于样本变异性而成为零),结构性零在统计和临床上通常是非常不同的。如果两种类型零的差异被忽略,就可能会导致对结果和研究发现的错误解释。然而在实践中,结构性零经常会没有被观察到而这种潜在性使数据分析复杂化了。在这篇文章中,我们专注于一种模式,即通常用于解决零膨胀数据的零膨胀泊松(Zero-inflated Poisson,ZIP)回归模型。首先,我们对结构性零和ZIP模型做一个简要概述。然后我们以一项青春期少女艾滋病高危性行为的研究数据来阐述ZIP模型。文中还附有SAS和Stata的示例代码,以帮助运行和解释ZIP分析。 相似文献
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本文目的是介绍第三种提高回归模型拟合优度的策略,即校正均值变换与其他变量变换。具体方法包括以下几个方面:①对多值名义自变量采取"校正均值变换";②对定量自变量引入派生变量,包括"对数变换""平方根变换""指数变换""平方变换""立方变换"和"交叉乘积变换"的结果;③对定量因变量分别采取"对数变换""平方根变换""指数变换""倒数变换"和"Logistic变换";④构建回归模型时,在假定"包含截距项"与"不含截距项"的条件下,分别采取"前进法""后退法"和"逐步法"筛选自变量。得到了如下结论:①对定量因变量和自变量不做变量变换时,回归模型的拟合优度非常低;②根据资料所具备的条件,对定量因变量采取不同的变量变换方法,其回归模型的拟合优度是不同的;③对多值名义自变量进行"校正均值变换"是合理的,且有助于提高回归模型拟合优度;④对定量自变量引入派生变量是非常有价值的;⑤假定回归模型中不含截距项有助于提高回归模型的拟合优度。 相似文献
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本文目的是介绍第二种提高回归模型拟合优度的策略,即算术均值变换与其他变量变换。具体方法包括以下几个方面:①对多值名义自变量采取"算术均值变换";②对定量自变量引入派生变量,包括"对数变换""平方根变换""指数变换""平方变换""立方变换"和"交叉乘积变换"的结果;③对定量因变量分别采取"对数变换""平方根变换""指数变换""倒数变换"和"Logistic变换";④构建回归模型时,在假定"包含截距项"与"不含截距项"的条件下,分别采取"前进法""后退法"和"逐步法"筛选自变量。得到了如下结论:①对定量因变量和自变量不做变量变换时,回归模型的拟合优度非常差;②根据资料所具备的条件,对定量因变量采取不同的变量变换方法,其回归模型的拟合优度是不同的;③对多值名义自变量进行"算术均值变换"是合理的,且有助于提高回归模型拟合优度;④对定量自变量引入派生变量是非常有价值的;⑤假定回归模型中不含截距项有助于提高回归模型的拟合优度。 相似文献
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本文目的是介绍第一种提高回归模型拟合优度的策略,即哑变量变换与其他变量变换。具体方法包括以下几个方面:①对多值名义自变量采取"哑变量变换";②对定量和有序自变量引入派生变量,包括"对数变换""平方根变换""指数变换""平方变换""立方变换"和"交叉乘积变换"的结果;③对定量因变量分别采取"对数变换""平方根变换""指数变换""倒数变换"和"Logistic变换";④构建回归模型时,在假定"包含截距项"与"不含截距项"的条件下,分别采取"前进法""后退法"和"逐步法"筛选自变量。得到了如下几个结论:①对定量因变量和自变量不做变量变换时,回归模型的拟合优度非常差;②根据资料所具备的条件,对定量因变量采取不同的变量变换方法,其回归模型的拟合优度是不尽相同的;③对多值名义自变量进行"哑变量变换"是常规的做法,但存在不足之处;④对定量自变量引入派生变量是非常有价值的;⑤假定回归模型中不含截距项有助于提高回归模型的拟合优度。 相似文献
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本文目的是介绍回归建模的基础与要领之三,即"变量状态与相互间关系"。首先,介绍"因变量状态"与"自变量状态";其次,介绍"自变量间相互关系",即"自变量间相互独立""自变量间有线性关系"和"自变量间有非线性关系";最后,介绍"自变量与因变量间关系",包括"自变量与因变量间无任何数量关系""自变量与因变量间有间接数量关系"和"自变量与因变量间有直接数量关系"。很明显,清楚"变量状态和变量间关系"是构建合理回归模型的重要基础与要领之一。 相似文献
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本文目的是介绍与泊松分布回归模型有关的6个基本概念、计算方法、一个临床调查实例及其SAS实现。基本概念包括泊松分布、泊松分布回归模型、偏移量、标准化死亡比（SMR）、偏差信息准则和最高后验密度区间。计算方法涉及泊松分布回归参数的经典估算方法和贝叶斯估算方法。临床调查实例涉及1975年-1980年苏格兰56个县的唇癌观察和预期病例的数据。本文给出了采用SAS处理实例中计数资料的全过程,包括基于bglimm过程构建5个泊松分布回归模型和展示预测的SMR与观测的SMR之间的吻合程度。对输出结果作出了解释,并基于模型拟合效果评价统计量,对所构建的多个泊松分布回归模型进行比较,得出了适合本文资料的最优泊松分布回归模型。 相似文献