复杂随机抽样数据的多重线性回归分析方法及其应用

发布时间：2018-01-16 16:28

  本文关键词：复杂随机抽样数据的多重线性回归分析方法及其应用　出处：《军事医学》2015年05期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：目的探讨综合权重在复杂随机抽样数据线性回归分析中的意义和作用。方法基于蒙特卡洛随机模拟思想,采用SAS中REG和SURVEYREG两个不同的多重线性回归分析过程,分别对同一批复杂随机抽样数据(n=6756)在不同随机抽样率条件下进行回归建模,对所得结果进行比较。结果在未考虑和考虑观测权重与抽样权重的多重线性回归模型拟合的结果中,自变量的偏回归系数、标准误及P值的大小均有所不同。结论在对基于不同抽样率的复杂随机抽样资料,尤其是分层随机抽样调查资料的回归建模中,采用多重线性回归模型拟合资料时,将调查数据的综合权重纳入统计分析,方能更准确、灵敏地进行回归系数的参数估计和对结果变量的统计预测。
[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.
【作者单位】： 军事医学科学院生物医学统计学咨询中心;
【基金】：国家863计划资助项目(2015AA020102)
【分类号】：R181
【正文快照】： 在流行病学调查及其他相关研究中,为研究一个定量因变量与多个自变量之间的线性依赖关系,常可通过多重线性回归分析方法来实现。在此类数据收集过程中,考虑到抽样个体的变异性,为减小误差,研究者往往采用复杂随机抽样设计,包括分层随机抽样和整群随机抽样等方法,从大量研究对

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本文编号：1433916