醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)（高級(jí)篇）智慧樹知到期末考試答案2024年

醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)（高級(jí)篇）智慧樹知到期末考試答案2024年醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)（高級(jí)篇）K-均值聚類也稱為動(dòng)態(tài)聚類或逐步聚類。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)答案:對(duì)方差分析(AnalysisofVariance，ANOVA)由英國(guó)統(tǒng)計(jì)學(xué)家Fisher于1918年提出。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)答案:對(duì)主成分分析中各主成分的方差是依次遞增。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)答案:錯(cuò)Fisher判別的思想是尋找類間變異小，類內(nèi)變異大的最優(yōu)投影方向。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)答案:錯(cuò)一般情況下，采用逐步回歸法選擇變量與前進(jìn)法和后退法選擇變量所獲得的結(jié)果相同。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)答案:錯(cuò)因子分析中公共因子間是獨(dú)立的，特殊因子間是獨(dú)立的，公共因子與特殊因子間也是獨(dú)立的。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)答案:對(duì)各主成分的的方差之和小于原始變量的方差之和。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)答案:錯(cuò)聚類分析需要研究者事先指定分類的數(shù)目。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)答案:錯(cuò)Logistic回歸是研究分類反應(yīng)變量與一些影響因素之間關(guān)系的一種多變量分析方法。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)答案:對(duì)多重線性回歸分析中，復(fù)相關(guān)系數(shù)反映了回歸平方和在應(yīng)變量Y的總離均差平方和中所占比重的大小。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)答案:錯(cuò)判別效果一般用錯(cuò)判率或準(zhǔn)確率來(lái)衡量。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)答案:對(duì)多重線性回歸分析要求資料滿足線性、獨(dú)立性、正態(tài)性和方差齊性條件。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)答案:對(duì)Logistic回歸利用最小二乘法進(jìn)行模型的參數(shù)估計(jì)。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)答案:錯(cuò)在多個(gè)均數(shù)的比較中，若不采用方差分析，而用t檢驗(yàn)對(duì)每?jī)蓚€(gè)均數(shù)作比較，會(huì)加大犯I型錯(cuò)誤的概率。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)答案:對(duì)生存率實(shí)質(zhì)上是累積生存概率。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)答案:對(duì)從各自變量偏回歸系數(shù)的大小，可以反映出各自變量對(duì)應(yīng)變量影響作用貢獻(xiàn)的大小。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)答案:錯(cuò)LSD-t檢驗(yàn)敏感度高，適用于探索性研究。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)答案:對(duì)Bayes判別中，若樣本量大且代表性好，可由訓(xùn)練樣本中各類的構(gòu)成比作為先驗(yàn)概率的估計(jì)值。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)答案:對(duì)因子分析（factoranalysis）就是從相關(guān)的可觀測(cè)指標(biāo)中提煉出較少的幾個(gè)共同指標(biāo)，即公共因子（commonfactor），把實(shí)測(cè)變量表示成公共因子的線性函數(shù)與特殊因子(uniquefactor)之和。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)答案:對(duì)四組均數(shù)比較，若F＞F0.05(3,28)，則可認(rèn)為各總體均數(shù)間差別均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)答案:錯(cuò)距離判別的判別指標(biāo)只能是定量指標(biāo)。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)答案:對(duì)log-rank檢驗(yàn)可以處理刪失值，所以生存時(shí)間不必非常精確。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)答案:錯(cuò)整體回歸效應(yīng)的假設(shè)檢驗(yàn)中拒絕H0，表示引入回歸方程中的每一個(gè)自變量都與因變量Y有線性回歸關(guān)系。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)答案:錯(cuò)設(shè)立平行對(duì)照的前后測(cè)量資料，對(duì)交互作用的檢驗(yàn)等價(jià)于兩獨(dú)立樣本差值比較的t檢驗(yàn)。

A:錯(cuò)B:對(duì)答案:對(duì)K-均值聚類和兩步聚類既可以用于樣品聚類，也可以用于變量聚類。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)答案:錯(cuò)Bayes判別中考慮先驗(yàn)概率一定能提高類別的敏感性。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)答案:錯(cuò)抽樣調(diào)查了某地四年級(jí)48名女大學(xué)生的肺活量與體重、胸圍和肩寬的數(shù)據(jù)，如用體重、胸圍和肩寬來(lái)預(yù)測(cè)肺活量的大小，應(yīng)選用的統(tǒng)計(jì)分析方法是（）。

A:方差分析B:多重線性回歸分析C:Cox回歸分析D:Logistic回歸分析E:t檢驗(yàn)答案:多重線性回歸分析Cox回歸與logistic回歸比較（）。

A:Cox回歸適用于長(zhǎng)期隨訪研究B:二者結(jié)果一致C:二者的自變量都是連續(xù)變量D:二者的因變量都是二分類變量E:logistic回歸更適用于長(zhǎng)期隨訪研究答案:Cox回歸適用于長(zhǎng)期隨訪研究多重線性回歸分析中的共線性是指（）。

A:Y與自變量間有較高的相關(guān)性B:自變量間有較高的相關(guān)性C:Y關(guān)于各個(gè)自變量的回歸系數(shù)與截距都相同D:Y與各個(gè)自變量的相關(guān)系數(shù)相同E:Y關(guān)于各個(gè)自變量的回歸系數(shù)相同答案:自變量間有較高的相關(guān)性關(guān)于生存曲線正確的描述是（）。

A:此曲線是嚴(yán)格下降的B:縱坐標(biāo)為生存概率C:曲線平緩表示預(yù)后較好D:橫坐標(biāo)中點(diǎn)為中位生存期E:壽命表法生存曲線呈階梯型答案:曲線平緩表示預(yù)后較好下列有關(guān)生存率估計(jì)的乘積極限法的描述中不正確的是（）。

A:乘積極限法適用于大樣本分組資料B:乘積極限法適用于大樣本未分組資料C:乘積極限法利用概率乘法定理來(lái)計(jì)算生存率D:乘積極限法適用于小樣本未分組資料E:乘積極限法即Kaplan-Meier法答案:乘積極限法適用于大樣本分組資料在某項(xiàng)出生缺陷研究中，收集了幾十個(gè)指標(biāo)，希望把這些指標(biāo)進(jìn)行分類，每一類都可以用一個(gè)綜合指標(biāo)反映，可選用（）。

A:聚類分析B:多重回歸分析C:因子分析D:logistic回歸分析E:cox回歸分析答案:因子分析逐步回歸分析中，若增加引入的自變量，則（）。

A:總平方和與回歸平方和均增大B:回歸平方和增大，殘差平方和減少C:回歸平方和與殘差平方和均減少D:總平方和與殘差平方和均增大E:總平方和與回歸平方和均減少答案:回歸平方和增大，殘差平方和減少多重線性回歸分析中，若對(duì)某一自變量的值乘以一個(gè)不為零的常數(shù)K，則有（）。

A:該偏回歸系數(shù)值為原有偏回歸系數(shù)值的1/KB:所有偏回歸系數(shù)值均會(huì)改變C:所有偏回歸系數(shù)值均不會(huì)改變D:該偏回歸系數(shù)的值不變E:該偏回歸系數(shù)值會(huì)改變，但無(wú)規(guī)律答案:該偏回歸系數(shù)值為原有偏回歸系數(shù)值的1/K完全隨機(jī)設(shè)計(jì)資料的方差分析中，必然有（）。

A:SS組間＞SS組內(nèi)B:ν組內(nèi)＞ν組間C:MS組間＞MS組內(nèi)D:MS總=MS組間+MS組內(nèi)E:SS總=SS組間+SS組內(nèi)答案:SS總=SS組間+SS組內(nèi)為了評(píng)價(jià)各醫(yī)院的醫(yī)療工作質(zhì)量，每個(gè)醫(yī)院按相同的10個(gè)指標(biāo)評(píng)分，為了反映這10個(gè)指標(biāo)的內(nèi)在聯(lián)系，如哪些指標(biāo)關(guān)系密切、可否用少量綜合指標(biāo)反映這10個(gè)指標(biāo)的大部分信息等，可選用的統(tǒng)計(jì)方法有（）。

A:多重回歸分析B:Logistic回歸C:因子分析D:主成分分析E:主成分分析和因子分析均可答案:主成分分析和因子分析均可方差分析的應(yīng)用條件是（）。

A:各樣本是隨機(jī)樣本B:各樣本的總體方差相等，即方差齊性C:各樣本的總體均數(shù)相等D:各樣本相互獨(dú)立E:各樣本均服從正態(tài)分布答案:各樣本是隨機(jī)樣本;各樣本相互獨(dú)立;各樣本均服從正態(tài)分布;各樣本的總體方差相等，即方差齊性觀察一組急性白血病患者的治療效果，終點(diǎn)事件是緩解（完全緩解或部分緩解），則刪失定義為（）。

A:緩解B:失訪C:未緩解D:死亡答案:未緩解###失訪###死亡關(guān)于Logistic回歸的應(yīng)用條件，以下說(shuō)法正確的是（）。

A:自變量必須是分類變量B:反應(yīng)變量與自變量的關(guān)系是曲線關(guān)系C:要求觀察對(duì)象間獨(dú)立D:logit(P)與自變量的關(guān)系是線性關(guān)系E:反應(yīng)變量是分類變量答案:反應(yīng)變量是分類變量;要求觀察對(duì)象間獨(dú)立;反應(yīng)變量與自變量的關(guān)系是曲線關(guān)系;logit(P)與自變量的關(guān)系是線性關(guān)系以下關(guān)于主成分分析的表述正確的是()。

A:各主成分的方差等于計(jì)算該主成分時(shí)所依據(jù)的原始變量的協(xié)差陣或相關(guān)陣的各特征根B:各主成分的方差是依次遞減（或不增）。C:各個(gè)主成分之間相互相關(guān)，D:主成分是原變量的線性組合。E:主成分分析多數(shù)是作為進(jìn)一步分析的中間過(guò)程答案:主成分是原變量的線性組合。;各主成分的方差是依次遞減（或不增）。;各主成分的方差等于計(jì)算該主成分時(shí)所依據(jù)的原始變量的協(xié)差陣或相關(guān)陣的各特征根;主成分分析多數(shù)是作為進(jìn)一步分析的中間過(guò)程主成分分析的目標(biāo)有（）。

A:找出主成分與原始變量的線性組合。B:按各主成分方差大小排序（按“重要性”排序）C:主成分個(gè)數(shù)可以多于原始變量個(gè)數(shù)D:利用主成分得分，可以對(duì)樣品的特性進(jìn)行推斷和評(píng)價(jià)E:各主成分之間互不相關(guān)（各主成分信息不重合）答案:找出主成分與原始變量的線性組合。;各主成分之間互不相關(guān)（各主成分信息不重合）;按各主成分方差大小排序（按“重要性”排序）;利用主成分得分，可以對(duì)樣品的特性進(jìn)行推斷和評(píng)價(jià)以下關(guān)于主成分分析和因子分析的說(shuō)法正確的是（）。

A:因子分析得到的因子是相關(guān)的B:因子分析是把各變量表示成公共因子與特殊因子的線性組合C:主成分分析中的主成分是綜合指標(biāo)且互相無(wú)關(guān)D:主成分分析是把主成分表示成各變量的線性組合E:因子分析得到的因子具有較強(qiáng)的可解釋性答案:主成分分析中的主成分是綜合指標(biāo)且互相無(wú)關(guān)###因子分析得到的因子具有較強(qiáng)的可解釋性###因子分析是把各變量表示成公共因子與特殊因子的線性組合###主成分分析是把主成分表示成各變量的線性組合關(guān)于Logistic回歸的用途，以下說(shuō)法正確的是（）。

A:可以進(jìn)行分類預(yù)測(cè)B:可以用于影響因素分析C:可以進(jìn)行判別分析D:只可以用影響因素分析E:可以用于校正混雜因素答案:可以用于影響因素分析;可以用于校正混雜因素;可以進(jìn)行分類預(yù)測(cè);可以進(jìn)行判別分析16只體表接種絨癌的裸鼠隨機(jī)分為2組，分別接受天花粉和對(duì)照藥物注射，得到生存時(shí)間（天）如下：

適宜的統(tǒng)計(jì)描述與組間生存時(shí)間比較方法為（）。

A:生存曲線與log-rank檢驗(yàn)B:算術(shù)均數(shù)與生存曲線C:中位生存期與生存曲線D:幾何均數(shù)與秩和檢驗(yàn)E:算術(shù)均數(shù)與t檢驗(yàn)答案:AI參考:正確答案是：C:中位生存期與生存曲線。\n\n題目中提到的是生存時(shí)間（天），即患者從開始治療到疾病死亡的時(shí)間，因此應(yīng)選用生存分析。故選用C項(xiàng)（中位生存期與生存曲線）作為統(tǒng)計(jì)描述方法，符合該情況的應(yīng)為中位生存期為預(yù)后觀察的較好指標(biāo)。該研究中還用了D項(xiàng)作為統(tǒng)計(jì)學(xué)處理的方法（rank-sumtest或Mann-WhitneyU檢驗(yàn)）組間生存時(shí)間的比較，但在沒有分層或者具有相似或更優(yōu)結(jié)果的隊(duì)列的研究中比較統(tǒng)計(jì)方法和療效比較研究有一定的混淆。BDE選項(xiàng)分別是數(shù)值變量組間比較常用的平均數(shù)比較、非參數(shù)樣本的平均數(shù)比較及連續(xù)性變量參數(shù)化的計(jì)算指標(biāo)（連續(xù)變量比值分布計(jì)算的描述方法）。綜合而言，C項(xiàng)為最佳選項(xiàng)。故答案為C。'有人對(duì)103例冠心病患者和100例正常對(duì)照者進(jìn)行了多項(xiàng)指標(biāo)的觀測(cè)。指標(biāo)有：性別、年齡、高血壓史、吸煙史、膽固醇、甘油三酯、低密度脂蛋白、高密度脂蛋白、子蛋白、載子蛋白As、載子蛋白B、基因型xbaI、基因型EcoRI和藥物。對(duì)冠心病人而言，試對(duì)七項(xiàng)血脂指標(biāo)間的內(nèi)部從屬性做客觀評(píng)價(jià)，最好選用什么統(tǒng)計(jì)方法（）。

A:典型相關(guān)分析B:判別分析C:多重線性回歸D:主成分分析答案:AI參考:正確答案是A:典型相關(guān)分析。\n\n典型相關(guān)分析是一種在兩個(gè)變量集合之間尋找主要關(guān)系的方法，特別適合于兩個(gè)變量間存在多重共線性的情況。對(duì)于冠心病患者和正常對(duì)照者的血脂指標(biāo)，由于指標(biāo)間存在多重共線性，因此選用典型相關(guān)分析可以更好地評(píng)價(jià)七項(xiàng)血脂指標(biāo)間的內(nèi)部從屬性。而多重線性回歸、主成分分析和判別分析等方法可能無(wú)法有效地處理這種情況。因此，答案為A。'