SAS第八課：直線回歸、直線相關(guān)與Logistic回歸（上）
直線回歸與相關(guān)是聯(lián)系非常緊密的兩種統(tǒng)計(jì)分析方法，事實(shí)上SAS用于回歸分析的程序步REG也可提供相關(guān)分析的結(jié)果，但進(jìn)一步的深入分析仍應(yīng)采用相應(yīng)的程序步－－CORR才能實(shí)現(xiàn)。本章前三節(jié)主要介紹兩個(gè)常用的用于直線回歸和相關(guān)分析的程序步――REG過程和CORR過程。后兩節(jié)則介紹多元線性回歸和Logistic回歸的方法和所用的過程。 §8.1 引 例 例8.1 今測定20名糖尿病人血糖
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SAS第八課：直線回歸、直線相關(guān)與Logistic回歸（下）
§8.4 多元線性回歸 REG過程不僅可以完成只有一個(gè)自變量的簡單直線回歸，還可以作含有多個(gè)自變量的多元線性回歸。作多元線性回歸時(shí)REG過程的語法格式與簡單直線回歸的語法幾乎完全相同，只要把要分析的多個(gè)自變量名放在MODEL語句中應(yīng)變量后即可。因?yàn)槎嘣€性回歸時(shí)一般要作自變量的篩選，涉及到MODEL語句的選項(xiàng)，現(xiàn)將多元線性回歸常用的選項(xiàng)介紹如下： 8.4.1 語法選項(xiàng) SE
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SAS第七課：方差分析與協(xié)方差分析
方差分析和協(xié)方差分析在SAS系統(tǒng)中由SAS/STAT模塊來完成，其中我們常用的有ANOVA過程和GLM過程。前者運(yùn)算速度較快，但功能較為有限；后者運(yùn)算速度較慢，但功能強(qiáng)大，我們做協(xié)方差分析時(shí)就要用到GLM過程。本章將首先介紹方差分析所用數(shù)據(jù)集的建立技巧，然后重點(diǎn)介紹這兩個(gè)程序步。 其實(shí)，這里的速度快慢只是相對而言，SAS的處理速度是首屈一指的。舉個(gè)例子，這個(gè)暑假我做了一個(gè)有66
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SPSS 10.0高級教程九：征服一般線性模型
請注意，本章的標(biāo)題用了一些修辭手法，一般線性模型可不是用一章就可以說清楚的，因?yàn)樗ǖ膬?nèi)容實(shí)在太多了。 那么，究竟我們用到的哪些分析會包含在其中呢？簡而言之：凡是和方差分析粘邊的都可以用他來做。比如成組設(shè)計(jì)的方差分析（即單因素方差分析）、配伍設(shè)計(jì)的方差分析（即兩因素方差分析）、交叉設(shè)計(jì)的方差分析、析因設(shè)計(jì)的方差分析、重復(fù)測量的方差分析、協(xié)方差分析等等。因此，能真正掌握GLM菜單的用法，會使大家
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SAS第五課：定量資料的統(tǒng)計(jì)描述和t、u檢驗(yàn)
從本章開始，我們將正式開始使用SAS解決我們的統(tǒng)計(jì)問題。從前面的幾章可知，SAS的主要功能是由不同的程序步來體現(xiàn)的。因此在以后的各章中，我們將對每種問題重點(diǎn)介紹一些常用的程序步，以及它們的輸出結(jié)果的解釋。 對于定量資料的統(tǒng)計(jì)描述和簡單推斷，SAS提供了三個(gè)強(qiáng)有力的程序步，它們是： UNIVARIATE過程 提供單個(gè)變量的詳細(xì)描述和對其分布類型的檢驗(yàn)。 MEANS過程 提供單個(gè)或多個(gè)變量
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機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、人工智能、模式識別前世今生
在技術(shù)飛快進(jìn)步的時(shí)代，下一個(gè)計(jì)算平臺，可能將是量子計(jì)算機(jī)與人工智能的結(jié)合的產(chǎn)物。機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、人工智能、模式識別，很難說誰包含于誰，只能分開說每一個(gè)概念的意義，誰服務(wù)于誰。 離線而非在線的云數(shù)據(jù)才是未來的機(jī)會所在。這也是機(jī)器人可以進(jìn)入的領(lǐng)域，因?yàn)樗軌蛞苿?，利用機(jī)器人身上裝的傳感器，它可以感知到周圍的真實(shí)環(huán)境，在與環(huán)境互動的過程中學(xué)習(xí)。 這幾者間的基本區(qū)別如下：
MedSci原創(chuàng) - 機(jī)器學(xué)習(xí)，人工智能 - 2016-06-25
JJP Biologics宣布抗炎mAb JJP-1212（抗CD89）獲批進(jìn)行首次人體臨床試驗(yàn)
JJP Biologics的臨床試驗(yàn)申請?jiān)u估獲得批準(zhǔn)結(jié)論，該申請?jiān)u估是針對可能成為原創(chuàng)抗CD89拮抗劑的JJP-1212單克隆抗體開展第一期研究，從而治療各種IgA介導(dǎo)自身免疫性和纖維化疾病。
網(wǎng)絡(luò) - 臨床試驗(yàn)，個(gè)體化臨床試驗(yàn) - 2024-05-30
從無標(biāo)簽監(jiān)督學(xué)習(xí)到人工智能道德框架
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本文將近年來有關(guān)CSVD的治療現(xiàn)狀及研究進(jìn)展進(jìn)行梳理和總結(jié)，旨在探索腦小血管病治療新靶點(diǎn)和此領(lǐng)域未來發(fā)展方向。
中風(fēng)與神經(jīng)疾病雜志 - 研究進(jìn)展，卒中，腦小血管病 - 2024-06-04
Sweave：打造一個(gè)可重復(fù)的統(tǒng)計(jì)研究流程
我們都痛恨統(tǒng)計(jì)造假。我們都對重復(fù)性的工作感到厭倦。如果你同意這兩句話或這兩句話適用于你的現(xiàn)狀，那么本文將介紹一套開源、免費(fèi)的工具來克服這兩個(gè)問題。當(dāng)然，前提是你愿意改變，這里的工具可以讓這兩種現(xiàn)象沒有藏身之地，但無法改變造假和重復(fù)勞動的現(xiàn)實(shí)。以下為吊胃口視頻（墻外觀眾可以看Vimeo；墻內(nèi)看不到視頻的可以任選一個(gè)鏈接下載本視頻的AVI文件：鏈接1、鏈接2、鏈接3）： 1. 統(tǒng)計(jì)研究流
MedSci原創(chuàng) - 統(tǒng)計(jì)，研究 - 2015-09-22
第八章 直線回歸、直線相關(guān)與logistic回歸（上）
第八章 直線回歸、直線相關(guān)與logistic回歸（上） 直線回歸與相關(guān)是聯(lián)系非常緊密的兩種統(tǒng)計(jì)分析方法，事實(shí)上SAS用于回歸分析的程序步REG也可提供相關(guān)分析的結(jié)果，但進(jìn)一步的深入分析仍應(yīng)采用相應(yīng)的程序步－－CORR才能實(shí)現(xiàn)。本章前三節(jié)主要介紹兩個(gè)常用的用于直線回歸和相關(guān)分析的程序步――REG過程和CORR過程。后兩節(jié)則介紹多元線性回歸和Logistic回歸的方法和所用的過程。 §8.1
不詳 - 統(tǒng)計(jì)學(xué)SAS - 2012-04-17
第九章 直線回歸、直線相關(guān)與logistic回歸（下）
第九章 直線回歸、直線相關(guān)與logistic回歸（下） §8.4 多元線性回歸 REG過程不僅可以完成只有一個(gè)自變量的簡單直線回歸，還可以作含有多個(gè)自變量的多元線性回歸。作多元線性回歸時(shí)REG過程的語法格式與簡單直線回歸的語法幾乎完全相同，只要把要分析的多個(gè)自變量名放在MODEL語句中應(yīng)變量后即可。因?yàn)槎嘣€性回歸時(shí)一般要作自變量的篩選，涉及到MODEL語句的選項(xiàng)，現(xiàn)將多元線性回
不詳 - 統(tǒng)計(jì)學(xué)SAS - 2012-04-17
Anesth Analg：富氫液可提高心肺復(fù)蘇后生存率
在全世界范圍內(nèi)，心跳驟停是引發(fā)死亡的一個(gè)主要原因。隨著技術(shù)手段的不斷更新，心肺復(fù)蘇的成功率已經(jīng)提到30%-40%。但是令人遺憾的是，這些被成功復(fù)蘇的病人中約有3/4的人最終還是死亡或者遺留永久性的神經(jīng)系統(tǒng)功能損害。 低溫治療技術(shù)在臨床上已經(jīng)得到了驗(yàn)證，可以有效的提高患者的預(yù)后。我們現(xiàn)在急需尋找一種藥物配合低溫治療來改善心肺復(fù)蘇之后的病人的預(yù)后。 富氫液是一種富含氫氣的生理鹽水，其特點(diǎn)是
丁香園 - 富氫液，心肺復(fù)蘇，生存率 - 2014-07-23
第七章 方差分析和協(xié)方差分析
第七章 方差分析和協(xié)方差分析 方差分析和協(xié)方差分析在SAS系統(tǒng)中由SAS/STAT模塊來完成，其中我們常用的有ANOVA過程和GLM過程。前者運(yùn)算速度較快，但功能較為有限；后者運(yùn)算速度較慢，但功能強(qiáng)大，我們做協(xié)方差分析時(shí)就要用到GLM過程。本章將首先介紹方差分析所用數(shù)據(jù)集的建立技巧，然后重點(diǎn)介紹這兩個(gè)程序步。 其實(shí)，這里的速度快慢只是相對而言，SAS的處理速度是首屈一指的。舉個(gè)例子，這個(gè)暑假我
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第五章 定量資料的統(tǒng)計(jì)描述和t、u檢驗(yàn)
第五章 定量資料的統(tǒng)計(jì)描述和t、u檢驗(yàn) 從本章開始，我們將正式開始使用SAS解決我們的統(tǒng)計(jì)問題。從前面的幾章可知，SAS的主要功能是由不同的程序步來體現(xiàn)的。因此在以后的各章中，我們將對每種問題重點(diǎn)介紹一些常用的程序步，以及它們的輸出結(jié)果的解釋。 對于定量資料的統(tǒng)計(jì)描述和簡單推斷，SAS提供了三個(gè)強(qiáng)有力的程序步，它們是： UNIVARIATE過程 提供單個(gè)變量的詳細(xì)描述和對其分布類
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