85801 (Регрессионный анализ корелляции субъективного ВАШ и лабораторных признаков активности реактивного артрита), страница 9
Описание файла
Документ из архива "Регрессионный анализ корелляции субъективного ВАШ и лабораторных признаков активности реактивного артрита", который расположен в категории "". Всё это находится в предмете "математика" из , которые можно найти в файловом архиве . Не смотря на прямую связь этого архива с , его также можно найти и в других разделах. Архив можно найти в разделе "курсовые/домашние работы", в предмете "математика" в общих файлах.
Онлайн просмотр документа "85801"
Текст 9 страницы из документа "85801"
p = 0.0219
Запишем выходные данные в таблицу дисперсионного анализа
Таблица №2.2.2. Дисперсионный анализ по одному признаку.
| Компонента дисперсии | Сумма квадратов | Степень свободы | Средний квадрат |
| Между выборками | 136,7 | 2 | 68,326 |
| Остаточная | 51587,5 | 177 | 291,455 |
| Полная | 51724,2 | 179 | ----- |
p
Вывод:
Следовательно мы отвергаем нулевую гипотезу, т.е. можно предположить что при 5% уровне значимости СОЭ зависит от стадии лечения. Используя функцию multcompare, целесообразно определить для какой пары выборок средние арифметические значения имеют статистически значимое различие. Для проверки такой параметрической гипотезы используется процедура множественного сравнения. При проверке простой параметрической гипотезы (нулевой гипотезы) о равенстве средних одной группы выборок по отношению к другой по статистике t необходимо задать уровень значимости 
, определяющий критическое значение статистики
. Примем равным 0,05. Это означает, что в 5% случаев будет неверно отвергнута нулевая гипотеза.
При увеличении групп выборок, увеличивается число проверяемых гипотез.
При использовании простой параметрической гипотезы по статистике t, уровень значимости будет применяться к каждой гипотезе отдельно, что повлечет к росту вероятности неверно отвергнуть нулевую гипотезу пропорционально количеству выполненных проверок. Т.е., неверно определить значимое отличие выборочных средних. Процедура множественного сравнения обеспечивает заданный уровень значимости для каждой проверки.
Выходной параметр с представляет результаты множественного сравнения в виде матрицы из 5 столбцов. Срока матрицы с соответствуют результатам проверки одной параметрической гипотезы. Таким образом, каждая строка с соответствует одной паре выборок. Первые два значения в строке с показывают номера сравниваемых выборок, пятый - величину разности средних арифметических сравниваемых выборок, четвертый и третий столбцы - 95% доверительный интервал полученной разности средних арифметических.
Таблица 2.2.3 Различия между средними для СОЭ
| № группы | № группы | Нижняя граница доверительного интервала | Разница средних арифметических | Верхняя граница доверительного интервала |
| 1 группа | 2 группа | -1.2331 | 5.3127 | 11.8585 |
| 1 группа | 3 группа | 0.5745 | 7.4420 | 14.3096 |
| 2 группа | 3 группа | -5.7354 | 2.1293 | 9.9941 |
Полученные значения показывают, что значимая разница средних арифметических наблюдается между 1 и 3 группой, величина их разности равна 7.4420, 95% доверительный интервал полученной разности средних арифметических составил [0,5745, 14.3096]. Различия считаются значимыми, если в доверительный интервал не попало нулевое значение. Т.е. средние арифметические выборок статистически значимо отличаются друг от друга, для 
.
Отобразим графически значения средних арифметических и их доверительных интервалов. Два выборочных средних значимо отличаются, если их доверительные интервалы не пересекаются на графике. При наложении границ доверительных интервалов двух средних арифметических, различие между ними можно считать статистически незначимым.
Таблица 2.3.1. Зависимость СРБ от стадии лечения
| 1 группа | 2 группа | 3 группа |
| 0 | 0 | 0 |
| 6 | 0 | 0 |
| 96 | 0 | 0 |
| 192 | 0 | 0 |
| 0 | 6 | 0 |
| 0 | 0 | 96 |
| 0 | 0 | 48 |
| 0 | 192 | 0 |
| 0 | 48 | 0 |
| 0 | 0 | 48 |
| 48 | 0 | 0 |
| 0 | 192 | 0 |
| 12 | 768 | 6 |
| 0 | 6 | 0 |
| 384 | 0 | 0 |
| 192 | 96 | 0 |
| 12 | 24 | 0 |
| 48 | 6 | 0 |
| 0 | 0 | 0 |
| 96 | 0 | 0 |
| 0 | 0 | 0 |
| 48 | 0 | 0 |
| 0 | 0 | 0 |
| 12 | 0 | 0 |
| 6 | 0 | 0 |
| 6 | 0 | 0 |
| 0 | 0 | 0 |
| 96 | 0 | 0 |
| 48 | 0 | 12 |
| 6 | 0 | 96 |
| 0 | 0 | 0 |
| 0 | 48 | 0 |
| 0 | 0 | 0 |
| 0 | 0 | 48 |
| 0 | 0 | 0 |
| 0 | 12 | 0 |
| 768 | 0 | 0 |
| 96 | 0 | 0 |
| 0 | 0 | 48 |
| 0 | 0 | 48 |
| 0 | 0 | |
| 0 | 96 | |
| 0 | 96 | |
| 12 | 48 | |
| 0 | 0 | |
| 0 | 0 | |
| 6 | ||
| 0 | ||
| 6 | ||
| 6 | ||
| 0 | ||
| 48 | ||
| 0 | ||
| 6 | ||
| 6 | ||
| 0 | ||
| 12 | ||
| 0 | ||
| 0 | ||
| 192 | ||
| 0 | ||
| 6 | ||
| 48 | ||
| 6 | ||
| 0 | ||
| 0 | ||
| 0 | ||
| 0 | ||
| 0 | ||
| 0 | ||
| 12 | ||
| 12 | ||
| 6 | ||
| 0 | ||
| 0 | ||
| 48 | ||
| 0 | ||
| 0 | ||
| 0 | ||
| 0 | ||
| 0 | ||
| 0 | ||
| 96 | ||
| 0 | ||
| 0 | ||
| 0 | ||
| 48 | ||
| 0 | ||
| 384 | ||
| 48 | ||
| 0 | ||
| 0 | ||
| 0 | ||
| 0 |
После вычислений:
p = 0.4019
Запишем выходные данные в таблицу дисперсионного анализа
Таблица №2.3.2. Дисперсионный анализ по одному признаку.
| Компонента дисперсии | Сумма квадратов | Степень свободы | Средний квадрат |
| Между выборками | 16791,5 | 2 | 8395,73 |
| Остаточная | 1621687,7 | 177 | 9162,08 |
| Полная | 1638479,2 | 179 | ----- |
p>pкр
Вывод:
Следовательно мы принимаем нулевую гипотезу, т.е. можно предположить что при 5% уровне значимости уровень СРБ в крови не зависит от стадии лечения.
Таблица 2.4.1. Зависимость фибриногена от стадии лечения
| 1 группа | 2 группа | 3 группа |
| 3,00 | 4,00 | 3,75 |
| 4,50 | 4,00 | 4,00 |
| 3,50 | 3,00 | 3,00 |
| 7,25 | 4,00 | 2,75 |
| 4,00 | 3,00 | 2,00 |
| 3,25 | 3,20 | 6,00 |
| 5,50 | 2,00 | 3,50 |
| 4,00 | 8,75 | 3,00 |
| 3,25 | 4,00 | 2,50 |
| 5,00 | 4,00 | 4,75 |
| 3,60 | 5,00 | 3,00 |
| 4,25 | 5,00 | 2,75 |
| 4,25 | 7,50 | 3,25 |
| 3,00 | 4,00 | 2,50 |
| 10,20 | 3,25 | 2,00 |
| 4,75 | 2,90 | 3,10 |
| 4,50 | 3,25 | 2,00 |
| 5,00 | 2,90 | 3,25 |
| 5,50 | 3,00 | 3,25 |
| 5,50 | 2,00 | 3,00 |
| 3,75 | 3,00 | 3,25 |
| 3,75 | 2,00 | 3,25 |
| 4,50 | 3,00 | 4,00 |
| 5,75 | 2,93 | 3,00 |
| 3,00 | 4,25 | 2,00 |
| 4,25 | 3,25 | 3,25 |
| 3,75 | 2,50 | 2,50 |
| 5,25 | 3,00 | 3,25 |
| 6,25 | 3,50 | 4,30 |
| 2,25 | 5,00 | 4,25 |
| 3,25 | 3,30 | 4,00 |
| 2,50 | 5,00 | 2,25 |
| 2,75 | 4,25 | 2,10 |
| 4,00 | 2,00 | 4,75 |
| 2,75 | 3,25 | 3,50 |
| 4,00 | 4,25 | 3,00 |
| 4,50 | 3,50 | 2,00 |
| 6,75 | 3,00 | 1,75 |
| 3,25 | 2,00 | 4,25 |
| 3,75 | 3,50 | 3,00 |
| 3,25 | 4,00 | |
| 4,00 | 3,50 | |
| 4,25 | 3,00 | |
| 3,50 | 2,75 | |
| 2,60 | 3,00 | |
| 2,75 | 2,75 | |
| 4,25 | ||
| 2,00 | ||
| 3,75 | ||
| 5,25 | ||
| 2,00 | ||
| 5,75 | ||
| 2,50 | ||
| 5,50 | ||
| 3,50 | ||
| 3,25 | ||
| 7,25 | ||
| 3,75 | ||
| 3,00 | ||
| 7,00 | ||
| 5,50 | ||
| 4,00 | ||
| 7,50 | ||
| 3,50 | ||
| 4,00 | ||
| 5,50 | ||
| 6,75 | ||
| 2,50 | ||
| 3,10 | ||
| 3,00 | ||
| 6,75 | ||
| 4,50 | ||
| 3,50 | ||
| 2,50 | ||
| 2,50 | ||
| 4,50 | ||
| 3,00 | ||
| 2,15 | ||
| 2,80 | ||
| 3,75 | ||
| 2,50 | ||
| 3,00 | ||
| 3,25 | ||
| 3,50 | ||
| 3,75 | ||
| 5,25 | ||
| 5,10 | ||
| 4,50 | ||
| 12,20 | ||
| 5,75 | ||
| 5,50 | ||
| 3,00 | ||
| 2,50 | ||
| 3,00 |
p = 0.0003
Запишем выходные данные в таблицу дисперсионного анализа
Таблица №2.4.2. Дисперсионный анализ по одному признаку.
| Компонента дисперсии | Сумма квадратов | Степень свободы | Средний квадрат |
| Между выборками | 34,806 | 2 | 17,4029 |
| Остаточная | 365,662 | 177 | 2,0659 |
| Полная | 400,467 | 179 | ----- |
p
Вывод:
Следовательно мы отвергаем нулевую гипотезу, т.е. можно предположить что при 5% уровне значимости фибриноген зависит от стадии лечения. Используя функцию multcompare, целесообразно определить для какой пары выборок средние арифметические значения имеют статистически значимое различие.
Таблица 2.4.3 Различия между средними для фибриногена
| № группы | № группы | Нижняя граница доверительно интервала | Разница средних арифметических | Верхняя граница доверительного интервала |
| 1 группа | 2 группа | -0.1003 | 0.6532 | 1.4067 |
| 1 группа | 3 группа | 0.2579 | 1.0484 | 1.8389 |
| 2 группа | 3 группа | -0.5101 | 0.3952 | 1.3005 |
Полученные значения показывают, что значимая разница средних арифметических наблюдается между 1 и 3 группой, величина их разности равна 1.0484, 95% доверительный интервал полученной разности средних арифметических составил [0,2579, 1.8389]. Т.е. средние арифметические выборок статистически значимо отличаются друг от друга, для .
Отобразим графически значения средних арифметических и их доверительных интервалов.
Таблица 2.5.1. Зависимость ВАШБП от стадии лечения
| 1 группа | 2 группа | 3 группа |
| 15 | 36 | 5 |
| 28 | 20 | 38 |
| 63 | 38 | 5 |
| 45 | 15 | 0 |
| 40 | 53 | 5 |
| 80 | 12 | 65 |
| 20 | 23 | 57 |
| 48 | 40 | 5 |
| 75 | 52 | 0 |
| 35 | 25 | 25 |
| 55 | 0 | 5 |
| 85 | 70 | 20 |
| 45 | 95 | 21 |
| 43 | 25 | 5 |
| 45 | 10 | 10 |
| 50 | 27 | 15 |
| 50 | 40 | 15 |
| 56 | 45 | 23 |
| 10 | 15 | 35 |
| 55 | 17 | 3 |
| 45 | 25 | 10 |
| 95 | 25 | 37 |
| 32 | 10 | 7 |
| 25 | 35 | 10 |
| 70 | 12 | 5 |
| 45 | 28 | 25 |
| 28 | 15 | 10 |
| 27 | 25 | 2 |
| 75 | 17 | 35 |
| 45 | 70 | 60 |
| 55 | 45 | 45 |
| 35 | 55 | 20 |
| 33 | 40 | 13 |
| 5 | 25 | 30 |
| 45 | 20 | 5 |
| 35 | 40 | 55 |
| 73 | 75 | 30 |
| 55 | 30 | 25 |
| 56 | 55 | 16 |
| 43 | 15 | 30 |
| 55 | 30 | |
| 20 | 20 | |
| 53 | 40 | |
| 30 | 35 | |
| 55 | 35 | |
| 55 | 15 | |
| 15 | ||
| 70 | ||
| 60 | ||
| 25 | ||
| 25 | ||
| 35 | ||
| 33 | ||
| 65 | ||
| 45 | ||
| 50 | ||
| 25 | ||
| 45 | ||
| 44 | ||
| 100 | ||
| 65 | ||
| 55 | ||
| 64 | ||
| 15 | ||
| 15 | ||
| 40 | ||
| 45 | ||
| 57 | ||
| 40 | ||
| 33 | ||
| 55 | ||
| 50 | ||
| 55 | ||
| 40 | ||
| 0 | ||
| 45 | ||
| 48 | ||
| 30 | ||
| 67 | ||
| 65 | ||
| 50 | ||
| 45 | ||
| 55 | ||
| 27 | ||
| 58 | ||
| 45 | ||
| 30 | ||
| 50 | ||
| 35 | ||
| 20 | ||
| 78 | ||
| 50 | ||
| 60 | ||
| 75 |
После вычислений получаем:
p = 4.8659e-011
Запишем выходные данные в таблицу дисперсионного анализа
Таблица №2.5.2. Дисперсионный анализ по одному признаку.
| Компонента дисперсии | Сумма квадратов | Степень свободы | Средний квадрат |
| Между выборками | 19350,2 | 2 | 9675,1 |
| Остаточная | 62873,6 | 177 | 355,22 |
| Полная | 82223,8 | 179 | ----- |
p
Вывод:
Следовательно мы отвергаем нулевую гипотезу, т.е. можно предположить что при 5% уровне значимости ВАШБП зависит от стадии лечения. Используя функцию multcompare, целесообразно определить для какой пары выборок средние арифметические значения имеют статистически значимое различие.
Таблица 2.5.3 Различия между средними для ВАШБП
| № группы | № группы | Нижняя граница доверительно интервала | Разница средних арифметических | Верхняя граница доверительного интервала |
| 1 группа | 2 группа | 3,7045 | 13,5851 | 23,4657 |
| 1 группа | 3 группа | 15,0439 | 25,4101 | 35,7763 |
| 2 группа | 3 группа | -0.0464 | 11,8250 | 23,6964 |
Полученные значения показывают, что значимая разница средних арифметических наблюдается между 1 и 2 группой и 1 и 3 группой.
Отобразим графически значения средних арифметических и их доверительных интервалов.
Таблица 2.6.1. Зависимость ВАШСП от стадии лечения
| 1 группа | 2 группа | 3 группа |
| 20 | 41 | 10 |
| 53 | 30 | 50 |
| 68 | 43 | 3 |
| 55 | 17 | 0 |
| 43 | 60 | 5 |
| 75 | 15 | 63 |
| 12 | 20 | 58 |
| 40 | 41 | 10 |
| 67 | 43 | 0 |
| 38 | 40 | 80 |
| 80 | 5 | 10 |
| 80 | 80 | 30 |
| 41 | 95 | 20 |
| 65 | 35 | 5 |
| 50 | 20 | 9 |
| 48 | 35 | 10 |
| 45 | 40 | 40 |
| 50 | 48 | 20 |
| 25 | 18 | 33 |
| 40 | 18 | 5 |
| 55 | 40 | 18 |
| 89 | 60 | 40 |
| 60 | 10 | 15 |
| 25 | 20 | 10 |
| 70 | 12 | 20 |
| 50 | 28 | 35 |
| 50 | 30 | 20 |
| 55 | 35 | 2 |
| 55 | 29 | 37 |
| 60 | 68 | 55 |
| 55 | 45 | 50 |
| 40 | 70 | 25 |
| 32 | 50 | 20 |
| 40 | 34 | 39 |
| 54 | 30 | 10 |
| 47 | 32 | 50 |
| 80 | 75 | 20 |
| 78 | 30 | 20 |
| 65 | 19 | 50 |
| 50 | 10 | 40 |
| 62 | 31 | |
| 25 | 60 | |
| 52 | 45 | |
| 50 | 45 | |
| 30 | 39 | |
| 60 | 15 | |
| 19 | ||
| 70 | ||
| 70 | ||
| 35 | ||
| 32 | ||
| 28 | ||
| 40 | ||
| 65 | ||
| 25 | ||
| 70 | ||
| 38 | ||
| 52 | ||
| 40 | ||
| 100 | ||
| 55 | ||
| 50 | ||
| 78 | ||
| 15 | ||
| 38 | ||
| 50 | ||
| 62 | ||
| 70 | ||
| 40 | ||
| 50 | ||
| 60 | ||
| 56 | ||
| 68 | ||
| 20 | ||
| 10 | ||
| 40 | ||
| 70 | ||
| 50 | ||
| 70 | ||
| 78 | ||
| 41 | ||
| 30 | ||
| 60 | ||
| 40 | ||
| 60 | ||
| 42 | ||
| 83 | ||
| 53 | ||
| 70 | ||
| 51 | ||
| 70 | ||
| 80 | ||
| 70 | ||
| 80 |
После вычислений получаем:
p =1.0573e-011
Запишем выходные данные в таблицу дисперсионного анализа
Таблица №2.6.2. Дисперсионный анализ по одному признаку.
| Компонента дисперсии | Сумма квадратов | Степень свободы | Средний квадрат |
| Между выборками | 21595,1 | 2 | 10797,6 |
| Остаточная | 65337,4 | 177 | 369,1 |
| Полная | 86932,6 | 179 | ----- |
p
Вывод:
Следовательно мы отвергаем нулевую гипотезу, т.е. можно предположить что при 5% уровне значимости ВАШСП зависит от стадии лечения. Используя функцию multcompare, целесообразно определить для какой пары выборок средние арифметические значения имеют статистически значимое различие.
Таблица 2.6.3 Различия между средними для ВАШСП
| № группы | № группы | Нижняя граница доверительно интервала | Разница средних арифметических | Верхняя граница доверительного интервала |
| 1 группа | 2 группа | 5,2663 | 15,3386 | 25,4109 |
| 1 группа | 3 группа | 15,9332 | 26,5005 | 37,0679 |
| 2 группа | 3 группа | -0.9398 | 11,1620 | 23,2637 |
Полученные значения показывают, что значимая разница средних арифметических наблюдается между 1 и 2 группой и 1 и 3 группой.
Отобразим графически значения средних арифметических и их доверительных интервалов.
4 Линейная регрессия
1. Построим уравнение зависимости ВАШБП и ВАШСП для первой группы
После выполнения расчетов для ВАШБП получаем:
| b | bint | r | rint | ||||
| 55.5897 | -1.0234 | 112.2027 | -32.5449 | -81.3671 | 16.2774 | ||
| -0.0352 | -0.4366 | 0.3663 | -16.7412 | -66.1905 | 32.7082 | ||
| 0.1469 | -0.4263 | 0.7201 | 9.0742 | -39.3668 | 57.5152 | ||
| 0.0356 | -0.0260 | 0.0972 | -8.5563 | -55.9419 | 38.8293 | ||
| -2.1095 | -6.7707 | 2.5517 | -6.1470 | -55.9481 | 43.6541 | ||
| 34.3332 | -14.4218 | 83.0883 | |||||
| -20.6578 | -69.6085 | 28.2929 | |||||
| 1.0256 | -48.6646 | 50.7159 | |||||
| 30.9239 | -18.0042 | 79.8520 | |||||
| -9.5008 | -59.1208 | 40.1192 | |||||
| 4.6638 | -43.7703 | 53.0980 | |||||
| 37.1898 | -10.8186 | 85.1982 | |||||
| -1.3469 | -51.0447 | 48.3509 | |||||
| -0.9230 | -50.3921 | 48.5461 | |||||
| -5.1806 | -49.4128 | 39.0516 | |||||
| -4.6042 | -52.2626 | 43.0542 | |||||
| 4.7203 | -44.8871 | 54.3278 | |||||
| 11.8687 | -37.5070 | 61.2444 | |||||
| -30.6516 | -79.1407 | 17.8375 | |||||
| 4.7988 | -44.2927 | 53.8902 | |||||
| -1.0393 | -50.8820 | 48.8034 | |||||
| 45.9999 | -2.0349 | 94.0347 | |||||
| -13.5494 | -63.0684 | 35.9696 | |||||
| -14.4945 | -62.8987 | 33.9097 | |||||
| 23.2344 | -25.8160 | 72.2847 | |||||
| -0.3824 | -49.5880 | 48.8231 | |||||
| -14.3471 | -63.5227 | 34.8285 | |||||
| -23.5363 | -70.7562 | 23.6836 | |||||
| 32.7050 | -15.5714 | 80.9813 | |||||
| -2.8328 | -52.0938 | 46.4282 | |||||
| 10.3778 | -39.3362 | 60.0918 | |||||
| -11.9676 | -61.5539 | 37.6187 | |||||
| -11.8785 | -61.3934 | 37.6363 | |||||
| -41.9868 | -90.1676 | 6.1939 | |||||
| 0.2621 | -49.2959 | 49.8201 | |||||
| -8.1621 | -56.7824 | 40.4582 | |||||
| -3.0527 | -28.9716 | 22.8662 | |||||
| 6.9288 | -40.5712 | 54.4287 | |||||
| 12.6622 | -36.2299 | 61.5544 | |||||
| -1.7940 | -51.4348 | 47.8467 | |||||
| 11.4802 | -37.4851 | 60.4455 | |||||
| -22.7112 | -71.8517 | 26.4293 | |||||
| 7.4921 | -42.3668 | 57.3509 | |||||
| -15.6784 | -65.2347 | 33.8778 | |||||
| 8.2972 | -41.0592 | 57.6536 | |||||
| 10.9012 | -37.9236 | 59.7261 | |||||
| -26.9591 | -75.2568 | 21.3387 | |||||
| 21.8081 | -27.1771 | 70.7933 | |||||
| 13.6002 | -36.1128 | 63.3132 | |||||
| -20.7137 | -69.7056 | 28.2783 | |||||
| -21.9653 | -71.0527 | 27.1220 | |||||
| -8.2091 | -57.2974 | 40.8792 | |||||
| -11.4855 | -59.8857 | 36.9147 | |||||
| 19.8426 | -29.2750 | 68.9603 | |||||
| -1.2694 | -51.1186 | 48.5798 | |||||
| 6.8505 | -42.3175 | 56.0185 | |||||
| -16.2637 | -64.7218 | 32.1944 | |||||
| -1.6909 | -51.3675 | 47.9858 | |||||
| -6.0354 | -54.7918 | 42.7211 | |||||
| 48.7233 | 2.2018 | 95.2447 | |||||
| 21.4711 | -27.8084 | 70.7507 | |||||
| 11.0636 | -38.3336 | 60.4607 | |||||
| 17.1311 | -30.0069 | 64.2690 | |||||
| -33.0091 | -81.2869 | 15.2687 | |||||
| -28.4807 | -77.6532 | 20.6918 | |||||
| -4.4328 | -53.8928 | 45.0273 | |||||
| 7.1032 | -40.3586 | 54.5650 | |||||
| 7.8543 | -41.4167 | 57.1253 | |||||
| -4.7090 | -54.2491 | 44.8311 | |||||
| -12.8942 | -62.1290 | 36.3406 | |||||
| 14.8432 | -33.7018 | 63.3881 | |||||
| 4.9313 | -44.3565 | 54.2190 | |||||
| 10.2322 | -39.2524 | 59.7168 | |||||
| -6.7317 | -56.0897 | 42.6263 | |||||
| -45.0832 | -92.8981 | 2.7317 | |||||
| -1.2306 | -50.6325 | 48.1713 | |||||
| 4.6044 | -44.0055 | 53.2143 | |||||
| -16.8474 | -65.7849 | 32.0901 | |||||
| 20.2082 | -28.9442 | 69.3606 | |||||
| 18.0733 | -31.4132 | 67.5598 | |||||
| 3.2683 | -46.1174 | 52.6539 | |||||
| -0.2778 | -49.6871 | 49.1316 | |||||
| 5.9373 | -43.6017 | 55.4764 | |||||
| -20.5885 | -69.9104 | 28.7334 | |||||
| 15.3592 | -33.8331 | 64.5514 | |||||
| -1.7328 | -50.4724 | 47.0067 | |||||
| -19.9232 | -67.8864 | 28.0400 | |||||
| 5.8655 | -43.9565 | 55.6874 | |||||
| -13.1686 | -54.8756 | 28.5383 | |||||
| -27.2116 | -75.7461 | 21.3230 | |||||
| 38.5398 | -9.0647 | 86.1444 | |||||
| 4.6457 | -44.8956 | 54.1870 | |||||
| 13.9550 | -35.3909 | 63.3008 | |||||
| 30.3302 | -17.8422 | 78.5026 | |||||
stats =0.0513 1.2021 0.3156 360.6221
Следовательно наше уравнение будет выглядеть следующим образом:
ВАШБП= 55.5897 – 0.0352 Hb + 0.1469 СОЭ + 0.0356 СРБ -2.1095Фибриноген
R2=0.0513 - 5.13% от исходной изменчивости могут быть объяснены
F=1.2021
p= 0.3156
F>p следовательно полученному уравнению можно верить.
Далее произведем анализ остатков и исключим из выборки экстремальные наблюдения, а затем заново рассчитаем уравнение множественной регрессии.
Новое уравнение будет выглядеть следующим образом:
ВАШБП= 39,5747 +0,1252 Hb + 0.3508СОЭ + 0.0253 СРБ -4,0355 Фибриноген
stats =0.2812 5.5758 0.0007 78.6334
R2=0.2812 - 28,12% от исходной изменчивости могут быть объяснены
F=5,5758
p= 0
F>p следовательно полученному уравнению можно верить..
После выполнения расчетов для ВАШСП получаем:
| b | bint | r | rint | ||
| 50.8776 | -3.1564 | 104.9115 | -32.7325 | -79.2404 | 13.7754 |
| 0.0166 | -0.3665 | 0.3998 | 2.5397 | -44.8640 | 49.9434 |
| 0.2963 | -0.2508 | 0.8434 | 6.0810 | -40.1855 | 52.3475 |
| 0.0337 | -0.0252 | 0.0925 | -10.0531 | -55.2500 | 35.1438 |
| -1.8469 | -6.2958 | 2.6019 | -10.1094 | -57.5855 | 37.3666 |
| 25.0166 | -21.8947 | 71.9280 | |||
| -35.0493 | -81.0569 | 10.9584 | |||
| -13.8155 | -61.0841 | 33.4531 | |||
| 18.8248 | -28.3079 | 65.9575 | |||
| -13.4091 | -60.6874 | 33.8691 | |||
| 24.2126 | -21.5301 | 69.9554 | |||
| 23.6332 | -22.7868 | 70.0532 | |||
| -13.0071 | -60.3015 | 34.2874 | |||
| 16.7728 | -30.2081 | 63.7536 | |||
| -12.8332 | -54.9193 | 29.2530 | |||
| -17.0851 | -62.3357 | 28.1656 | |||
| -8.0691 | -55.3793 | 39.2411 | |||
| 0.3814 | -46.8518 | 47.6146 | |||
| -21.6864 | -68.2933 | 24.9205 | |||
| -20.1860 | -66.7151 | 26.3432 | |||
| 3.3231 | -44.2405 | 50.8868 | |||
| 33.0074 | -13.5531 | 79.5680 | |||
| 8.0302 | -39.3183 | 55.3788 | |||
| -19.9338 | -65.9570 | 26.0893 | |||
| 19.1564 | -27.7641 | 66.0770 | |||
| -3.4287 | -50.3828 | 43.5255 | |||
| 2.7951 | -44.2907 | 49.8809 | |||
| -6.8360 | -52.3028 | 38.6309 | |||
| 4.4110 | -42.4748 | 51.2967 | |||
| 6.7961 | -40.1882 | 53.7803 | |||
| 5.9857 | -41.5151 | 53.4865 | |||
| -11.5016 | -58.8274 | 35.8241 | |||
| -16.8523 | -63.9817 | 30.2772 | |||
| -14.5411 | -61.7055 | 32.6233 | |||
| 5.0812 | -42.1976 | 52.3600 | |||
| 0.5260 | -45.9305 | 46.9824 | |||
| -4.0088 | -28.7348 | 20.7172 | |||
| 17.4362 | -27.6732 | 62.5457 | |||
| 16.4756 | -30.0832 | 63.0344 | |||
| 0.6604 | -46.7209 | 48.0417 | |||
| 13.1959 | -33.4931 | 59.8849 | |||
| -22.0531 | -68.9410 | 24.8349 | |||
| -0.3347 | -47.9643 | 47.2949 | |||
| -0.2385 | -47.7231 | 47.2461 | |||
| -20.2450 | -67.0619 | 26.5718 | |||
| 11.1447 | -35.4423 | 57.7317 | |||
| -29.0980 | -75.0374 | 16.8415 | |||
| 18.0209 | -28.8239 | 64.8657 | |||
| 17.8249 | -29.4994 | 65.1491 | |||
| -18.3536 | -65.1590 | 28.4519 | |||
| -18.7303 | -65.6559 | 28.1952 | |||
| -23.5790 | -70.0136 | 22.8555 | |||
| -9.3835 | -55.6061 | 36.8390 | |||
| 11.7287 | -35.3366 | 58.7939 | |||
| -26.4849 | -73.4803 | 20.5106 | |||
| 22.1181 | -24.4339 | 68.6701 | |||
| -12.8035 | -59.1195 | 33.5125 | |||
| -0.4660 | -47.8815 | 46.9495 | |||
| -17.4071 | -63.7135 | 28.8994 | |||
| 39.0101 | -5.9565 | 83.9767 | |||
| 3.8219 | -43.5506 | 51.1945 | |||
| -0.4344 | -47.6739 | 46.8052 | |||
| 18.4989 | -26.4261 | 63.4238 | |||
| -40.7830 | -86.2847 | 4.7188 | |||
| -10.5180 | -57.9744 | 36.9384 | |||
| -2.2137 | -49.4313 | 45.0039 | |||
| 18.2980 | -26.7498 | 63.3459 | |||
| 15.5050 | -31.3669 | 62.3769 | |||
| -8.3026 | -55.5452 | 38.9400 | |||
| 0.5104 | -46.6079 | 47.6286 | |||
| 12.3716 | -34.0022 | 58.7454 | |||
| 2.8311 | -44.2230 | 49.8853 | |||
| 17.2681 | -29.7928 | 64.3289 | |||
| -30.1500 | -76.5286 | 16.2285 | |||
| -39.1008 | -85.0149 | 6.8132 | |||
| -11.5112 | -58.5528 | 35.5305 | |||
| 21.5233 | -24.4938 | 67.5404 | |||
| 0.3722 | -46.5532 | 47.2975 | |||
| 19.2687 | -27.6451 | 66.1824 | |||
| 24.1824 | -22.8096 | 71.1744 | |||
| -9.1500 | -56.2240 | 37.9239 | |||
| -18.6838 | -65.5500 | 28.1823 | |||
| 6.0431 | -41.2354 | 53.3216 | |||
| -13.8500 | -61.0871 | 33.3872 | |||
| 12.2025 | -34.8040 | 59.2090 | |||
| -12.7632 | -59.1466 | 33.6201 | |||
| 22.5056 | -23.1477 | 68.1590 | |||
| 2.9215 | -44.6495 | 50.4926 | |||
| 8.2468 | -31.6490 | 48.1426 | |||
| -4.5385 | -51.4144 | 42.3374 | |||
| 24.5790 | -21.5012 | 70.6591 | |||
| 30.9866 | -15.5081 | 77.4813 | |||
| 20.6225 | -26.2676 | 67.5126 | |||
| 29.5655 | -16.3814 | 75.5124 | |||
stats =0.0890 2.1745 0.0783 328.5125
Следовательно наше уравнение будет выглядеть следующим образом:
ВАШСП= 50.8776 + 0.0166 Hb + 0.2963 СОЭ + 0.0337 СРБ -1.8469Фибриноген
R2=0.0890 - 8.9% от исходной изменчивости могут быть объяснены
F=2.1745
p= 0.0783
F>p следовательно полученному уравнению можно верить.
Далее произведем анализ остатков и исключим из выборки экстремальные наблюдения, а затем заново рассчитаем уравнение множественной регрессии.
Новое уравнение будет выглядеть следующим образом:
ВАШСП= 39.8065 +0,0884 Hb + 0.0029СОЭ + 0.0389 СРБ -0.4223 Фибриноген
stats = 0.2067 3.3879 0.0155 86.9531
R2=0.2067 - 20,67% от исходной изменчивости могут быть объяснены
F=3.3879
p= 0.0155
F>p следовательно полученному уравнению можно верить.
Рассчитаем уравнение зависимости ВАШБП и ВАШСП для 2 группы
После выполнения расчетов для ВАШБП получаем:
| b | bint | r | rint | ||||
| 90.4842 | 24.1462 | 156.8221 | 2.8245 | -34.9728 | 40.6217 | ||
| -0.4358 | -0.8641 | -0.0074 | -14.6052 | -49.9660 | 20.7557 | ||
| 0.2928 | -0.3478 | 0.9334 | 0.6256 | -36.7237 | 37.9750 | ||
| 0.0538 | -0.0164 | 0.1239 | -22.5401 | -58.7748 | 13.6946 | ||
| -1.7341 | -7.8643 | 4.3962 | 12.9742 | -23.6786 | 49.6270 | ||
| -20.7990 | -56.9699 | 15.3718 | |||||
| 0.7644 | -36.4334 | 37.9622 | |||||
| -2.8781 | -30.9361 | 25.1800 | |||||
| 1.9709 | -34.6095 | 38.5513 | |||||
| 1.5751 | -36.0531 | 39.2034 | |||||
| -17.3262 | -52.1622 | 17.5098 | |||||
| 31.2551 | -3.0712 | 65.5815 | |||||
| -3.0250 | -15.1183 | 9.0683 | |||||
| -9.9760 | -47.2306 | 27.2785 | |||||
| -7.7462 | -44.9435 | 29.4512 | |||||
| -12.4228 | -46.8670 | 22.0214 | |||||
| 16.5984 | -20.5358 | 53.7326 | |||||
| 19.7876 | -17.0973 | 56.6725 | |||||
| -12.9166 | -50.4226 | 24.5895 | |||||
| -4.9428 | -42.0645 | 32.1789 | |||||
| 3.6200 | -34.1044 | 41.3445 | |||||
| -8.1368 | -44.7904 | 28.5168 | |||||
| -8.4794 | -45.4469 | 28.4882 | |||||
| 4.9262 | -32.8340 | 42.6863 | |||||
| -1.3975 | -37.3390 | 34.5441 | |||||
| -7.0479 | -44.4758 | 30.3800 | |||||
| -8.9832 | -46.4682 | 28.5018 | |||||
| 8.8562 | -28.0135 | 45.7259 | |||||
| -9.9203 | -47.7456 | 27.9049 | |||||
| 25.2873 | -8.4246 | 58.9992 | |||||
| 13.7971 | -23.6589 | 51.2531 | |||||
| -0.1864 | -31.3211 | 30.9483 | |||||
| 8.8650 | -28.3947 | 46.1247 | |||||
| 3.9219 | -33.0458 | 40.8895 | |||||
| -6.7682 | -44.7624 | 31.2260 | |||||
| -2.5593 | -39.5951 | 34.4765 | |||||
| 37.6211 | 3.9880 | 71.2542 | |||||
| 2.5192 | -35.3996 | 40.4380 | |||||
| 17.6346 | -18.2831 | 53.5524 | |||||
| -7.5626 | -44.9665 | 29.8413 | |||||
| -7.6693 | -44.0037 | 28.6650 | |||||
| -24.3264 | -60.2566 | 11.6038 | |||||
| 2.2284 | -34.9823 | 39.4392 | |||||
| -8.3589 | -42.0641 | 25.3464 | |||||
| 18.8562 | -17.3214 | 55.0339 | |||||
| -5.9350 | -43.5076 | 31.6375 | |||||
stats =0.5157 10.9162 0.0000 199.2977
