本文關(guān)鍵詞：復(fù)雜隨機抽樣數(shù)據(jù)的多重線性回歸分析方法及其應(yīng)用　出處：《軍事醫(yī)學(xué)》2015年05期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：目的探討綜合權(quán)重在復(fù)雜隨機抽樣數(shù)據(jù)線性回歸分析中的意義和作用。方法基于蒙特卡洛隨機模擬思想,采用SAS中REG和SURVEYREG兩個不同的多重線性回歸分析過程,分別對同一批復(fù)雜隨機抽樣數(shù)據(jù)(n=6756)在不同隨機抽樣率條件下進行回歸建模,對所得結(jié)果進行比較。結(jié)果在未考慮和考慮觀測權(quán)重與抽樣權(quán)重的多重線性回歸模型擬合的結(jié)果中,自變量的偏回歸系數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)誤及P值的大小均有所不同。結(jié)論在對基于不同抽樣率的復(fù)雜隨機抽樣資料,尤其是分層隨機抽樣調(diào)查資料的回歸建模中,采用多重線性回歸模型擬合資料時,將調(diào)查數(shù)據(jù)的綜合權(quán)重納入統(tǒng)計分析,方能更準(zhǔn)確、靈敏地進行回歸系數(shù)的參數(shù)估計和對結(jié)果變量的統(tǒng)計預(yù)測。
[Abstract]:Objective to explore the significance and role of synthetic weight in linear regression analysis of complex random sampling data. Two different multiple linear regression processes, REG and SURVEYREG, were used in SAS. The same batch of complex random sampling data was used to model the regression under different random sampling rates. The results are compared. Results the partial regression coefficients of independent variables are obtained in the multiple linear regression model which does not consider and consider the observation weight and the sampling weight. Conclusion the complex random sampling data based on different sampling rates, especially the stratified random sampling data, are modeled by regression. When the multiple linear regression model is used to fit the data, the comprehensive weight of the survey data can be incorporated into the statistical analysis, so that the parameter estimation of the regression coefficient and the statistical prediction of the result variables can be more accurately and sensitively carried out.
【作者單位】： 軍事醫(yī)學(xué)科學(xué)院生物醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)咨詢中心;
【基金】：國家863計劃資助項目(2015AA020102)
【分類號】：R181
【正文快照】： 在流行病學(xué)調(diào)查及其他相關(guān)研究中,為研究一個定量因變量與多個自變量之間的線性依賴關(guān)系,常可通過多重線性回歸分析方法來實現(xiàn)。在此類數(shù)據(jù)收集過程中,考慮到抽樣個體的變異性,為減小誤差,研究者往往采用復(fù)雜隨機抽樣設(shè)計,包括分層隨機抽樣和整群隨機抽樣等方法,從大量研究對

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本文編號：1433916