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文档简介

医学统计课件人卫6版第十一章线性相关与回归本章介绍线性相关与回归的概念，相关系数的计算方法及含义，以及线性回归的基本模型及解释。相关系数与线性回归模型1相关系数计算学习如何计算相关系数，这可帮助了解变量之间的关联性。2线性回归基本模型掌握线性回归模型的基本概念和解释，以及最小二乘法的原理和实现。3判断回归模型的合适性了解评估回归模型的指标，如修正的R方和标准误。变量选择与多重共线性变量选择方法学习如何选择适合的变量，并探索变量选择的方法和策略。多重共线性的识别了解如何识别和解决多重共线性问题，以保证回归模型的准确性。非线性回归模型1松回归模型探索松回归模型的原理和应用，了解如何处理非线性关系。2二项分布回归模型学习二项分布回归模型的原理和应用，适用于二分类问题。3时间序列回归模型了解时间序列回归模型的原理和实现，适用于时间相关数据的分析。非参数回归模型与局部加权非参数回归模型介绍非参数回归模型的基本概念和应用领域。局部加权回归掌握局部加权回归模型的原理和应用，适用于数据分布不规则的情况。核回归模型了解核回归模型的原理和应用，以及其在非参数回归中的作用。连续性指标与分类指标的回归模型1连续性指标回归模型学习如何构建回归模型来分析连续性指标的影响。2分类指标回归模型了解在回归分析中如何应用分类指标，并解释其影响。回归诊断与异常值处理1回归诊断方法掌握回归诊断的基本方法和步骤，以发现模型的潜在问题。2异常值处理和检测学习如何处理异常值，以保证回归模型的稳定性和准确性。模型预测与评估模型预测方法学习如何使用回归模型进行预测，并了解预测的方法和评估指标。模型验证步骤掌握验证回归模型的步骤和方法，以确保模型的可靠性和准确性。回归分析的应用与未来发展1应用领域与案例分析了解回归分析在不同领域的应用，并通过案例分析深入

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