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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?
如题所述
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第1个回答 2020-09-22
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
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什么是
Cox回归?
答:
逻辑
回归通过
拟合一个逻辑函数来建模
因变量
(二元结果)
和自变量
(预测因素)之间
的关系
。例如,我们可以用逻辑回归来预测一个电子邮件是否是垃圾邮件,这里的预测因素可能包括邮件的发送者、邮件的主题、邮件的正文文本等。总结起来,
Cox回归和
逻辑回归都是回归分析的重要工具,但他们的应用场景和目标不同。Co...
如何
用spss中
Cox
比例风险
回归
分析多分类
自变量与因变量的关系
答:
1,
不是。自变量可以不是二分类,因变量也可以不是。2,如果是无序分类资料,最好转换为二分类变量
。有序分类资料可以换,也可以不换。连续变量没有必要。3,哑变量只能赋为0或1。其他没有规定。4,是的。5,hr就是exp(b),spss已经给你算出来了。ppv课学习网站 ...
回归
分析的认识及简单运用
答:
最简单的情形是一个
自变量和
一个
因变量
,且它们大体上有线性关系,这叫一元线性
回归
,即模型为Y=a+bX+ε,这里X是自变量,Y是因变量,ε是随机误差,通常假定随机误差的均值为0,方差为σ^2(σ^2大于0)σ^2与X的值无关。若进一步假定随机误差遵从正态分布,就叫做正态线性模型。一般的情形,它有k个自变量和一个...
如何判断自变量
x对
因变量
y的线性
回归
效果?
答:
但可能不是最好的,所以有必要
判断自变量与因变量
之间是否呈线性关系。R方和调整后的R方是对模型拟合效果的描述,调整后的R方更准确,即自变量对
因变量的
解释率为27.8%,T为各自变量是否有显著影响的检验,具体的显著性仍然取决于随后的P值,如果p值< 0.05,则自变量影响显著。
cox回归
模型可引入
哪些
类型
自变量
答:
cox回归
模型可引入各种类型的
自变量
,比如连续型、类别型、事件型等。
COX回归
模型,又称“比例风险回归模型(proportional hazards model,简称Cox模型)”,是由英国统计学家D.R.Cox(1972)年提出的一种半参数回归模型。该模型以生存结局和生存时间为
因变量
,可同时分析众多因素对生存期的影响。能分析带...
怎样判断
多元
回归的
线性
关系?
答:
但可能不是最好的,所以有必要
判断自变量与因变量
之间是否呈线性关系。R方和调整后的R方是对模型拟合效果的描述,调整后的R方更准确,即自变量对
因变量的
解释率为27.8%,T为各自变量是否有显著影响的检验,具体的显著性仍然取决于随后的P值,如果p值< 0.05,则自变量影响显著。
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