【摘 要】
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本文目的是介绍回归建模的基础与要领之四,即“样品状态与相互间关系”。首先,介绍“样品状态”,分为“单个体型样品”和“多个体型样品”;其次,介绍“样品间相互关系”,即“
【机 构】
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军事科学院研究生院,世界中医药学会联合会临床科研统计学专业委员会
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划课题资助(2015AA020102).
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本文目的是介绍回归建模的基础与要领之四,即“样品状态与相互间关系”。首先,介绍“样品状态”,分为“单个体型样品”和“多个体型样品”;其次,介绍“样品间相互关系”,即“全部样品在空间中分布的相对位置”,需要借助“几何方法”来展现。然而,在高维空间中,“几何方法”非常难以实现,取而代之的是“代数方法”,即寻找合适的“权重系数”,以体现各样品(或试验点)在全部资料中的“重要性”。本文的结论是:无论是直线回归分析还是多重线性回归分析,采取“加权最小平方法”建模比采取“普通最小平方法”建模的效果好;而且,若能选取“
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