复旦大学生物统计学课件第13章

复旦大学生物统计学课件第13章•引言•回归分析基础•多元线性回归CATALOGUE•逻辑回归目录•回归分析的应用01引言章节概述本章主要介绍生物统计学中的重点讲解回归分析的基本原理、通过实际案例和数据，让学生回归分析，包括线性回归、多模型建立、参数估计和模型评更好地理解和掌握回归分析的元回归和非线性回归等模型估等内容应用学习目标01掌握回归分析的基本原理和模型建立方法02学会使用统计软件进行回归分析的操作和结果解读03理解回归分析在生物医学研究中的应用和局限性02回归分析基础线性回归模型线性回归模型的定义线性回归模型是一种预测模型，通过将自变量与1因变量之间的关系表示为线性方程，来预测因变量的值线性回归模型的建立在建立线性回归模型时，需要选择合适的自变量，2并确定它们与因变量之间的线性关系线性回归模型的适用条件线性回归模型适用于因变量与自变量之间存在线3性关系的情况，且误差项应满足独立同分布的条件最小二乘法估计最小二乘法的原理最小二乘法是一种数学优化技术，通过最小化预测值与实际观测值之间的平方误差，来估计回归模型的参数最小二乘法的计算过程最小二乘法的计算过程包括计算观测值的残差、计算残差的平方和、求解残差平方和的最小值等步骤最小二乘法的优缺点最小二乘法具有简单易行、计算量小等优点，但也存在对异常值敏感、无法处理非线性关系等缺点回归模型的假设检验回归模型的假设检验目的回归模型的假设检验旨在检验回归模型的假设是否成立，以确保回归分析的准确性和可靠性回归模型的假设内容回归模型的假设包括线性关系假设、误差项独立同分布假设、误差项无序列相关假设等回归模型的假设检验方法回归模型的假设检验方法包括残差分析、Durbin Watson检验、Jarque Bera检验等，通过这些方法可以检验回归模型的假设是否成立03多元线性回归多元线性回归模型多元线性回归模型模型形式线性关系假设描述因变量与多个自变量之间$Y=beta_0+beta_1X_1+因变量与自变量之间存在线性beta_2X_2+...+beta_pX_p的关系，通过最小二乘法估计关系，即当一个自变量增加或+epsilon$，其中$Y$是因变参数减少时，因变量以固定的比率量，$X_1,X_2,...,X_p$是自增加或减少变量，$beta_0,beta_1,...,beta_p$是待估计的参数，$epsilon$是随机误差项最小二乘法估计010203最小二乘法的目的最小二乘法原理参数估计最小化观测值与预测值之间的残通过最小化误差的平方和，找到使用最小二乘法对参数进行估计，差平方和，从而得到最佳参数估最佳的参数值，使得实际观测值得到$hat{beta}_0,计与模型预测值之间的差距最小hat{beta}_1,...,hat{beta}_p$多元线性回归的假设检验假设检验的目的检验模型是否符合实际数据，以及自变量对因变量的影响是否显著假设检验的步骤首先提出原假设和备择假设，然后根据样本数据计算统计量，最后根据统计量的分布判断原假设是否成立常见的假设检验包括线性关系检验、共线性检验、异方差性检验等04逻辑回归逻辑回归模型010203逻辑回归模型是一种用于处理它适用于因变量为二元分类的逻辑回归模型通过将自变量和二分类因变量的回归分析方法，情况，例如生或死、患病或不因变量之间的关系转化为一个基于二项式分布来描述自变量患病等概率值，从而预测某一事件发与因变量之间的关系生的可能性模型参数估计逻辑回归模型的参数估计通常采用最大似然估计法，通过迭代算法求解最优参数值在估计过程中，需要选择合适的起始点，并设置合适的迭代步长和收敛条件，以确保参数估计的准确性和稳定性参数估计的结果可以用于预测新数据集上的分类结果，以及评估模型的预测性能模型评估与优化对逻辑回归模型进行评估是必要的步骤，通常采1用交叉验证、混淆矩阵、ROC曲线等方法来评估模型的预测性能通过调整模型参数、增加或删除自变量，以及采2用不同的模型构建策略，可以对模型进行优化，提高预测性能在评估和优化过程中，需要注意避免过拟合和欠3拟合问题，以及考虑模型的解释性和泛化能力05回归分析的应用实际案例分析药物疗效与基因多态性的关系利用回归分析研究药物疗效与基因多态性之间的关糖尿病与饮食习惯的关联系，为个性化治疗提供参考通过回归分析探讨糖尿病与饮食习惯之间的关联，为预防和治疗糖尿病提供依据气候变化对农作物产量的影响通过回归分析评估气候变化对农作物产量的影响，为农业可持续发展提供决策支持回归分析在生物统计学中的应用生存分析遗传学研究生态学研究利用回归分析对生存数据进行处在遗传学研究中，回归分析用于在生态学研究中，回归分析用于理和分析，评估患者生存时间、研究基因与表型之间的关联，揭研究环境因素与生物种群数量之死亡风险等因素示遗传变异对生物体的影响间的关系，预测种群动态变化回归分析的未来发展高维数据分析随着数据维度的增加，如何有效处理高维数据是回归分析面临的重要挑战，未来将发展更为高效和高维的回归分析方法深度学习与回归分析的结合深度学习在特征提取和模型构建方面具有优势，未来将进一步探索深度学习与回归分析的结合，提高预测精度和泛化能力可解释性机器学习的应用为了更好地解释模型预测结果，可解释性机器学习将更多地应用于回归分析中，提高模型的可信度和实用性THANKS感谢观看。