生物數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析方法-第六章1課件

主要內(nèi)容緒論統(tǒng)計(jì)量、統(tǒng)計(jì)分布與統(tǒng)計(jì)比較回歸與最小二乘分析比較試驗(yàn)設(shè)計(jì)與分析回歸試驗(yàn)設(shè)計(jì)與分析動(dòng)態(tài)試驗(yàn)指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)推斷綜合試驗(yàn)指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)推斷多元方差分析主要內(nèi)容多元分析數(shù)據(jù)格式多元分析常用統(tǒng)計(jì)量多元正態(tài)分布的性質(zhì)簡(jiǎn)介多元

T檢驗(yàn)多元方差分析2多元分析常用統(tǒng)計(jì)量均向量方差、協(xié)方差矩陣離均差平方和與離均差積和矩陣相關(guān)系數(shù)矩陣均向量均向量(meansvector)行向量均向量的轉(zhuǎn)置方差-協(xié)方差矩陣方差-協(xié)方差矩陣(variance-covariancematrix)簡(jiǎn)稱為協(xié)方差陣(covariancematrix)離差陣離差陣離均差平方和與離均差積和矩陣sumofsquaresandcross-productsmatrix,SSCP,相關(guān)系數(shù)矩陣correlationcoefficientsmatrix方差協(xié)方差－相關(guān)系數(shù)矩陣45.722450.362132.23180.892669.6228

45.46590.8020

0.916835.3239二元正態(tài)分布曲面(11=1,22=1,12=0)

二元正態(tài)分布曲面(11=2,22=4,12=0.75)二元正態(tài)分布曲面(11=2,22=4,12=－0.75)二元正態(tài)分布曲面(11=2,22=4,12=0.75)二元正態(tài)分布曲面剖面(11=1,22=1/2,12=－0.75)二元正態(tài)相關(guān)變量的參考值范圍

身高(cm)體重(kg)4多元T檢驗(yàn)4.1配對(duì)設(shè)計(jì)4.2成組設(shè)計(jì)例資料的單因素分析(配對(duì)t檢驗(yàn))結(jié)果變量差值均數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤tP95%CIIgG-149.466725.6910-5.817860.0000-204.5684～-94.36496IgA-21.133311.1235-1.899880.0782-44.99085～2.724183IgM-12.06675.0789-2.375860.0323-22.95976～-1.1735744.1多元配對(duì)T檢驗(yàn)檢驗(yàn)假設(shè)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量HotellingT2的分布例資料的分析結(jié)果T2=47.6559，F(xiàn)=13.6160，P=0.00036。故可以認(rèn)為治療后免疫球蛋白下降。例兩組貧血患者的血紅蛋白濃度(%,X1)及紅細(xì)胞計(jì)數(shù)(萬(wàn)/mm3,X2)

A組B組X1X2X1X23.92104.82704.21904.71803.72405.42304.01704.52454.42204.62705.22304.42202.71605.92902.42605.52203.62404.32905.51805.13102.92003.33002.1.2多元T檢驗(yàn)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量多元T檢驗(yàn)與t檢驗(yàn)HotellingT2的分布例2.2兩組貧血患者的血紅蛋白濃度(%,X1)及紅細(xì)胞計(jì)數(shù)(萬(wàn)/mm3,X2)

A組B組X1X2X1X23.92104.82704.21904.71803.72405.42304.01704.52454.42204.62705.22304.42202.71605.92902.42605.52203.62404.32905.51805.13102.92003.3300例2.2(續(xù))

例2.2(續(xù))P=0.0030。

多元分析是單變量分析的擴(kuò)展對(duì)單變量(一元)資料配對(duì)t檢驗(yàn)是配對(duì)T檢驗(yàn)的特例；t檢驗(yàn)是T檢驗(yàn)的特例。5多元方差分析5.1成組設(shè)計(jì)5.2區(qū)組設(shè)計(jì)5.3析因設(shè)計(jì)5.2多元方差分析Multivariateanalysisofvariance,MANOVA一元方差分析的基本思想：對(duì)方差(離均差平方和)的分解多元方差分析的基本思想：對(duì)方差-協(xié)方差(離均差平方和-離均差積和)的分解。例2.3三組貧血患者的血紅蛋白濃度(%,X1)及紅細(xì)胞計(jì)數(shù)(萬(wàn)/mm3,X2)A組B組C組X1X2X1X2X1X23.92104.82704.42504.21904.71803.73053.72405.42302.92404.01704.52454.53304.42204.62703.32305.22304.42204.51952.71605.92903.82752.42605.52203.73103.62404.32905.51805.13102.92003.3300例2.3(續(xù))三組的均向量和離差矩陣?yán)?.3(續(xù))三組的離差矩陣之和(組內(nèi)變異)總離差矩陣組間離差矩陣

檢驗(yàn)假設(shè)多元方差分析表變異來(lái)源SSCP組間B1=g-1組內(nèi)W2=n-g總Tn-1Wilks統(tǒng)計(jì)量組內(nèi)變異在總變異中的比例。例2.3的計(jì)算m=2,g=3:v1=2×m=4，v2=2×(30-2-2)=52P=0.001161.Mahalanobis距離(統(tǒng)計(jì)距離)兩個(gè)樣本均數(shù)向量相差多遠(yuǎn)？三個(gè)樣本間的Mahalanobis距離MahalanobisDij2與F分布的關(guān)系兩兩比較v1=2,v2=26,P=0.0017v1=2,v2=26,P=0.0507v1=2,v2=26,P=0.0188例10名患者療前、溶后10、20分鐘的收縮壓和舒張壓

區(qū)組療前溶后10分鐘溶后20分鐘合計(jì)XYXYXYXY112081120811208036024221166813884108703622223140801408013580415240414084130821205939022551678916810617384508279616010015595160954752907140841308212059390225817282172821599650326091761191501001489247431110148941538315085451262平均147.988.1145.687.5139.380.0區(qū)組設(shè)計(jì)的SSCP矩陣及自由度分解表

變異來(lái)源SSCP自由度區(qū)組SSBlock10-1處理SSTreatment3-1誤差SSError18總SSTotal30-1區(qū)組設(shè)計(jì)的SSCP矩陣及自由度的分解

變異來(lái)源SSCP自由度區(qū)組(個(gè)體)10－1時(shí)間(TIME)3－1誤差(E)18總(T)30－1區(qū)組設(shè)計(jì)的Wilks統(tǒng)計(jì)量個(gè)體間的比較處理間的比較例不同飼料喂養(yǎng)大白鼠18天后體內(nèi)Zn含量

低Zn(A1)高Zn(A2)x1x2x3x1x2x3低VitA(B1)114.23126.5641.19230.24308.96147.0245.0995.4493.04180.49262.1294.3346.1098.9672.23163.66248.02119.3852.88161.0862.31269.87256.87125.6463.05108.8277.10260.73265.25103.39中VitA(B2)56.0979.6356.07270.00254.9260.0956.0976.5858.85248.78278.0267.0854.8848.8559.63200.49324.21179.8274.39118.1153.78304.88249.9896.0831.2287.4980.39249.27265.27109.11

高VitA(B3)135.85103.9987.88154.15270.51191.1798.5490.88107.56170.49286.22134.53148.05128.3194.91220.00291.37175.9468.7885.91101.89173.66289.69159.15146.83147.9250.44260.24248.61274.83析因設(shè)計(jì)的SSCP矩陣及自由度分解表

變異來(lái)源SSCP自由度ASSA1BSSB2ABSSAB2ESSE24TSST29SSCP矩陣的計(jì)算交互作用SSCP矩陣及誤差矩陣的計(jì)算Wilks統(tǒng)計(jì)量及F檢驗(yàn)多元析因方差分析結(jié)果

變異來(lái)源F1