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对数线性模型问题？疾病

性别

症状等级观测计数0012273911528

31010125215371120210

35某项研究观察了123名对象，其中疾病〔1：患病；0：未患病〕，性别〔1：男性；0：女性〕，疾病的病症等级〔1：低；2：中；3：高〕。其数据统计见下表〔3X2X2三维列联表〕。研究列联表的一个主要目的：看看这些变量是否具有相关性。如，病症等级与疾病间是否具有相关。以上分析的结果：1、疾病与病症等级间有相关性；2、疾病与性别间无相关性。分析所用到的统计量：利用样本数据来拟合这个模型，可以和得到的“估计〞。

有了估计的参数，就可以预测任何i，j水平组合下的频数Mij了。注意：1、估计之所以打引号是因为一个变量的各个水平的影响是相对的。2、只有事先固定一个参数值〔如〕或者设定类似于的约束，才能估计出各个参数值。3、没有约束，这些参数是估计不出来的。

二维表饱和对数模型三维表对数模型三维表饱和对数模型

估计值为正，表示正效应；反之为负效应；零为无效应。对数线性模型的种类：1、格子中频数满足多项分布时---多项分布对数模型2、格子中的频数满足Poisson分布时---Poisson分布对数模型疾病

性别

症状等级观测计数0012273911528

31010125215371120210

35多项分布对数线性模型实例分析主效应模型：主效应+疾病和病症等级交互模型饱和模型主效应模型：主效应+疾病

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