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cox回归的自变量要求
线性回归,logistic回归和
cox回归的
区别
答:
是否受年龄、性别、吸烟与否及数量等
自变量
的影响。以二分类Logistic回归为例。3、Cox回归:用于研究多个因素对结局事件的影响;因变量与二分类Logistic回归相似,唯一的区别在于
Cox回归的
因变量引入了时间因素。如分析肺癌生存时间(二分类变量,含时间因素)是否受年龄、性别、吸烟与否及数量等自变量的影响。
如何使用单因素
cox
进行生存分析?
答:
4.单因素
Cox回归
模型建立:使用统计软件(如R、Python的Lifelines库等)建立单因素Cox回归模型。在模型中,我们将生存时间作为因变量,将可能影响生存的因素作为
自变量
。通过拟合模型,我们可以计算出每个因素的Cox比例风险(HR)和对应的置信区间。5.模型评估:评估单因素Cox回归模型的拟合优度和预测能力。
cox回归
如何判断
自变量
与因变量的关系强弱?可以通过哪些值来体现出来...
答:
一般多个
自变量
和因变量的关系确认 仍然是通过每个自变量和因变量的关系来确认的,也就是只要每个自变量和因变量属于线性关系,则就可以认为自变量和因变量是线性的 而方法主要是通过绘制散点图矩阵,看每个自变量和因变量的散点图是否呈线性趋势
多元
回归
分析模型有什么
要求
?
答:
式只是一种推测,这影响了用电因子的多样性和某些因子的不可测性,使得回归分析在某些 情况下受到限制。多元线性
回归的
基本原理和基本计算过程与一元线性回归相同,但由于
自变量
个数多,计算相当麻烦,一般在实际中应用时都要借助统计软件。这里只介绍多元线性回归的一些基本问题。
spss
cox回归
分析分类
变量
都要放进去吗
答:
不是。在进行
Cox回归
分析前,如果样本不多而变量较多,建议先通过单变量分析考察所有
自变量
与因变量之间的关系,筛掉一些可能无意义的变量,再进行多因素分析,这样可以保证结果更加可靠。即使样本足够大,也不建议把所有的变量放入方程直接分析,一定要先弄清楚各个变量之间的相互关系,确定自变量进入方程的...
线性
回归
和线性相关分析对数据有什么
要求
答:
线性相关分析的数据
要求
:可以是连续性数据,也可以是分类数据。线性
回归
分析的数据要求:
自变量
可以是分类变量和连续性变量,因变量必须是连续性变量。分类变量:比如性别\民族\学历等,数据之间无法进行加减的。连续变量:比如身高\体重\收入\温度等,这种有具体意义的数据,可以进行平均和加减的。
线性相关分析与线性
回归
分析对数据
的要求
答:
线性相关分析的数据
要求
: 可以是连续性数据,也可以是分类数据。线性
回归
分析的数据要求:
自变量
可以是分类变量和连续性变量,因变量必须是连续性变量。分类变量:比如性别\民族\学历等,数据之间无法进行加减的。连续变量 :比如身高\体重\收入\温度等,这种有具体意义的数据,可以进行平均和加减的。
回归
分析中
自变量
的取值范围如何确定?
答:
明白上面的道理后接着再看残差项ε=y-b0-b1X,这里看似只有一个未知参数b1约束它,但ε还受均值为0的约束,有两个约束条件,所以此处残差项ε的自由度是n-2(即n-1-1),当
回归
方程是多远回归时有k个
自变量
系数,则ε的自由度是n-k-1 最后,在前面我说了,在回归项y∧=b0+b1x中,有几...
多元线性
回归的
前提条件
答:
2、各观测间相互独立 任意两个观测残差的协方差为0 ,也就是
要求自变量
间不存在多重共线性问题。对于如何处理多重共线性问题,请参考《多元线性
回归
模型中多重共线性问题处理方法》。3、残差e 服从正态分布N(0,σ2) 。其方差σ2 = var (ei) 反映了回归模型的精度, σ 越小,用所得到回归模型...
自变量
与因变量需要存在一定的线性关系才能使自变量系数显著?
答:
那么即使它们之间没有直接的线性关系,
回归
分析也可以得到显著
的自变量
系数。此外,如果自变量之间存在多重共线性,即使它们与因变量之间存在显著的线性关系,回归分析也可能无法得到显著的自变量系数。因此,自变量与因变量之间是否存在线性关系并不是决定自变量系数是否显著的唯一因素。
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