虽然线性回归能够满足大部分的数据分析的要求，但是，线性回归并不是对所有的问题都适用， 因为有时候自变量和因变量是通过一个已知或未知的非线性函数关系相联系的，如果通过函数转换，将关系转换成线性关系，可能会造成数据失真或更为复杂的计算，导致结果出现偏差 回归分析中，变量转换的方法，如下所示 ...

任何事物和人都不是以个体存在的，它们都被复杂的关系链所围绕着，具有一定的相关性，也会具备一定的因果关系，（比如：父母和子女，不仅具备相关性，而且还具备因果关系，因为有了父亲和母亲，才有了儿子或女儿），但不是所有相关联的事物都具备因果关系。 下面用SPSS采用回归—线性分析的方式来分析一下 ...

多元线性回归，主要是研究一个因变量与多个自变量之间的相关关系，跟一元回归原理差不多，区别在于影响因素（自变量）更多些而已，例如：一元线性回归方程 为： 毫无疑问，多元线性回归方程应该为： 上图中的 x1, x2, xp分别代表“自变量”Xp截止，代表有P个自变量，如果有“N组样本 ...

非线性回归过程是用来建立因变量与一组自变量之间的非线性关系，它不像线性模型那样有众多的假设条件，可以在自变量和因变量之间建立任何形式的模型 非线性，能够通过变量转换成为线性模型——称之为本质线性模型，转换后的模型，用线性回归的方式处理转换后的模型，有的非线性模型并不能够通过变量转换为线性模型 ...

数据分析真不是一门省油的灯，搞的人晕头转向，而且涉及到很多复杂的计算，还是书读少了，小学毕业的我，真是死了不少脑细胞， 学习二元Logistic回归有一段时间了，今天跟大家分享一下学习心得，希望多指教！ 二元Logistic，从字面上其实就可以理解大概是什么意思，Logistic ...

实验目的： 1、学会使用SPSS的简单操作。 2、掌握参数的区间估计。 实验内容： 1.一个总体均值的置信区间（小样本）； 2.两个总体均值之差的置信区间（独立小样本）； 3.独立大样本如何做？有哪些方法，请试一试，比较结果差异。 实验步骤： 　　1.一个总体均值的置信区间（小样 ...

本文首发于“生信补给站”，https://mp.weixin.qq.com/s/_rTWJHcbUu2Eqtex74gUBA 散点图绘制回归曲线很常用，那么添加上回归方程，P值，R2或者方差结果表等可以展示更量化的信息。 那加起来复杂吗？还真不一定！ 一 载入数据和R包 ...

继续以上一期的样本为例，雌性老鼠和雄性老鼠，在注射毒素后，经过一段时间，观察老鼠死亡和存活情况。 研究的问题是：老鼠在注射毒液后，死亡和存活情况，会不会跟性别有关？ 样本数据如下所示： （a代表雄 ...