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协方差文献资料
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具有一个重复测量资料的协方差分析
重复测量资料在医学研究领域中广泛出现,设计类型和分析目的往往具有变异性[1],困扰的统计分析方法可谓是复杂多样,均数的多重比较亦是扑朔迷离[2～6].本文利用Stata软件的协方差分析程序尝试性地分析具有一个重复测量资料的一个实例[7].
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冬训后沈阳地区运动员与健康大学生肺通气功能的实验研究
目的了解冬训后的沈阳地区不同年龄运动员的肺通气功能状况,以指导训练工作.方法分别测定167名运动员和253名健康大学生16项肺通气指标并用SAS软件进行统计学处理.结果体校组与大学生组VC、MVV、FEV2、PIF有显著性差异(P＜0.01);体院组与大学生组VC、MVV、FVC、FEV1、PEF、MEF75有显著性差异(P＜0.01);体校组与体院组FVC、PIF、FEV1等也有显著性差异(P＜0.01).结论冬训后运动员、大学生肺通气功能有差异.
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偏小二乘回归及其应用
目的:研究用于多重共线性严重,尤其解释变量个数多、样本量少数据资料的一种新的稳健统计分析方法:偏小二乘(partial least square, PLS). 方法: 采用实证方式比较PLS与一般小二乘(ordinary least square, OLS)逐步回归的优劣. 结果: 实例分析表明,PLS对数据的拟合度和预测精度均优于另一个常用于处理多重共线性的统计方法:OLS逐步回归. 结论: PLS是一种数据"软"建模的稳健统计方法. 它无需剔除任何解释变量或样本点,具有简单稳健、易于定性解释、预测精度较高等优点,通常用于数据探索性分析,或者处理多重共线性严重资料,尤其当解释变量个数多、样本量少时很有效;其缺点主要是无法对解释变量与反应变量之间的关系作出精确的定量解释.
