Bài giảng Giới thiệu một số phương pháp thống kê nâng cao

Nội dung bài giảng "Giới thiệu một số phương pháp thống kê nâng cao" của PGS.TS. Hoàng Văn Minh trình bày về một số phương pháp thống kê nâng cao: hồi quy tuyến tính, hồi quy logistic và phân tích sống còn.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Bài giảng Giới thiệu một số phương pháp thống kê nâng caoGIỚI THIỆU MỘT SỐ PHƯƠNGPHÁP THỐNG KÊ NÂNG CAOPGS.TS. Hoàng Văn MinhHà nội- tháng 6 năm 2015Nội dung:1. Hồi quy tuyến tính2. Hồi quy logistic3. Phân tích sống còn1HỒI QUYHồi qui là mô hình toán học thể hiện sự biến đổicủa một biến số (biến phụ thuộc) theo một haynhiều biến khác (biến độc lập = biến giải thích)Mục tiêu là ước lượng (hay dự đoán) giá trị củabiến phụ thuộc trên cơ sở các giá trị đã biết củabiến độc lậpHỒI QUY TUYẾN TÍNHY= a +bx1+cx2 +dx3…Biến phụ thuộc là biến định lượng, phân bố chuẩnBiến độc lập (giải thích) có thể là định tính hoặc địnhlượngCác biến định tính cần chuyến sang các biến giả (có giátrị 1, 0)2Thực hànhuse sl7_huyetap.dta, clearxi: regress hatdtb i.gioitinh i.nhomtuoiHỒI QUY LOGISTICodds r0-1 r r logit  log(odds)  ln-1 r  r log it  ln  y  b0  b1 x1  b2 x2  ...  bn xn1 r 3HỒI QUY LOGISTIC r log it  ln  y  b0  b1 x1  b2 x2  ...  bn xn1 r Biến phụ thuộc là biến nhị phân (1, 0)Biến độc lập có thể là định tính hoặc định lượng,biến định tínhHỒI QUY LOGISTIC r log it  ln  y  b0  b1 x1  b2 x2  ...  bn xn1 r odds  exp( b0  b1 x1  b2 x 2  ...  bn x n )  e b0 b1 x1 b2 x2 ...bn xn  e b0 e b1 x1 e b2 x2 ...e bn xnodds111 ( b0  b1 x1  b2 x 2  ... bn x n )odds  1 1  odds1 e4Thực hànhuse sl8_logistic.dta, clearxi: logit benhcotim hutthuoc i.gioitinh i.nhomtuoixi: logistic benhcotim hutthuoc i.gioitinh i.nhomtuoiPHÂN TÍCH SỐNG CÒN• ti: thời gian bệnh nhân ith tử vong• m[t]: số bệnh nhân có ti > t• d[t]: số bệnh nhân có ti ≤ t• Hàm sống còn (survival function)S[t]=Pr[ti>t]: xác suất sống đến ít nhất thời điểm t• Hàm tử vong tích lũy (cum. mortality function)D[t]=Pr[ti ≤ t]: xác suất tử vong trước thời điểm t5