作者设计插图须知

作者在设计插图时,首先要注意图宽高的比例应接近7：5,图才美观。普通线图的绘制要点如下：（1）横轴表示某一连续变量（自变量）,如时间、年龄、剂量等;纵轴表示因变量,如某种率或频数。（2）坐标应有标目,同时注明法定单位,标目的书写应注意与相应坐标轴平行,沿坐标轴外侧居中书写。（3）坐标线放在轴线内侧,     

Logistic回归模型使用注意事项和结果表达

Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模型是流行病学研究中用途较广的多因素分析方法。然而 ,有时人们因不参很好地理解模型的假设条件而误用 ,或因不能明确地表达和解释结果造成读者的误解。Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模型简介设Ｄ为两项随机变量 (ｂｉｎｏｍｉａｌｒａｎｄｏｍｖａｒｉａｂｌｅ) ,Ｄ =1表示在特定的观察期间内 (ｔ0 到ｔ)发病 ,Ｄ =0为未发病。可能和疾病发生有关联的自变量有 χ1,χ2 ,… ,χｋ。在ｔ0 时测量自变量。疾病发生的条件概率 (ｐｒ)为 :ｐｒ(Ｄ =1| χ1,χ2 ,… ,χｋ) =Ｐ(ｘ)对Ｐ(ｘ)作“ｌｏｇｉｔ”转换变换 :ｌｎ[Ｐ(ｘ) /…     

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。     

作者设计插图须知

作者在设计插图时，首先要注意图宽高的比例应接近7：5，图才美观。普通线图的绘制要点如下：（1）横轴表示某一连续变量（自变量），如时间、年龄、剂量等；纵轴表示因变量，如某种率或频数。（2）坐标应有标目，同时注明法定单位，标目的书写应注意与相应坐标轴平行，沿坐标轴外侧居中书写。（3）坐标线放在轴线内侧，标值写在轴线外侧，为避免标注过密，可只标注奇数、偶数、5的倍数或这些数的10倍、100倍或1／10、1／100等。     

回归分析中回归信息的不可外推性

回归分析是临床研究课题中经常用到的统计分析手段。无论是单变量回归分析,还是涉及多个自变量的多重回归分析,都可以帮助我们了解变量间的关联关系和数量依存性。这在临床研究中具有重要的实际意义。但在回归分析过程中,特别需要注意的是：回归分析所解释的变量间的依存关系是在样本观察值范围内的数量关系,而对样本观察范围以外部分的数量关系解释往往是不正确,或不确定的。     

选择"最优"多元线性回归模型的信息熵法

对同一组线性相关数据因变量Y与自变量X,有多种方法和多项指标用于选择“最优”多元线性回归模型。本文将熵(信息熵)〔1〕的概念引入线性回归模型。一个回归模型方程可视作一个系统,将系统的元序或混乱程度〔2〕与模型复杂性和拟合优度相联系,从而提出选择“最优”多元线性回归模型的信息熵法。原理与方法熵是一个系统无序或混乱程度的度量。将一个回归模型视作一个系统,信息熵最小的系统为不确定(无序)程度最小,混乱程度最低的系统,即欲得“最优”回归模型。因变量Y与自变量Xi(i=1,2,…,m,m为全模型自变量数目)呈线性相关。对于给定的准…     

直线相关与回归分析的区别和联系

区别：①资料要求不同：直线相关分析要求两个变量都是正态分布；回归分析要求因变量Y服从正态分布，而自变量X是能精确测量和严格控制的变量。②统计意义不同：直线相关分析反映两变量间的伴随关系，这种关系是相互的、对等的，不一定有因果关系；回归则分析反映两变量间的依存关系，一般将“因”或较易测定、变异较小者定为自变量，     

怎样写好文章题目？

文章题目字数不宜超过20个字，尽量不用缩略语，不加附标题，且文题要鲜明，紧扣内容，范围不宜过大或过小。题目要准确描述报道的内容，包含足够的信息以便了解论文内容，交待重要的关键词、研究所涉及的主要参数（自变量、因变量）、研究对象和／或研究方法。如：《小隐静脉栓塞对腓肠神经营养血管逆行皮瓣影响的实验研究》。     

直线相关与回归分析的区别和联系

区别：①资料要求不同：直线相关分析要求两个变量都是正态分布;回归分析要求因变量Y服从正态分布,而自变量X是能精确测量和严格控制的变量。②统计意义不同：直线相关分析反映两变量间的伴随关系,这种关系是相互的、对等的,不一定有因果关系;回归则分析反映两变量间的依存关系,一般将“因”或较易测定、变异较小者定为自变量,这种依存关系可能是因果关系或从属关系。