핸드북의 생물학적 통계

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를 사용하여 간단한 로지스틱 회귀분석이 있을 때 하나는 명목변수와 하나의 측정 변수,그리고 당신이 원하는지 여부를 알 변형에서 측정 변수는 원인 변화에서 공칭 변수입니다. 두 개의 값(남성/여성,데드/얼라이브 등)을 가진 하나의 공칭 변수가있을 때 간단한 로지스틱 회귀를 사용하십시오.)및 하나의 측정 변수. 공칭 변수는 종속 변수이고 측정 변수는 독립 변수입니다. 단순 로지스틱 회귀는 종속 변수가 측정이 아닌 공칭이라는 점을 제외하고는 선형 회귀와 유사합니다. 하나의 목표는 공칭 변수의 특정 값을 얻을 확률이 측정 변수와 연관되어 있는지 여부를 확인하는 것입니다;다른 목표는 측정 변수 주어진 공칭 변수의 특정 값을 얻을 확률을 예측하는 것입니다. 2015 년 11 월 1 일,2015 년 12 월 1 일,2015 년 12 월 1 일,2015 년 12 월 1 일,2015 년 12 월 1 일,2015 년 12 월 1 일,2015 년 12 월 1 일,2015 년 12 월 1 일,2015 년 12 월 1 일,2015 년 12 월 1 일,2015 년 12 월 1 일,2015 년 12 월 1 일,2015 년 12 월 1 일,2015 년 12 월 1 일,2015 년 12 월 1 일,2015 년 12 월 1 일,2015 년 12 월 1 일,2015 년 12 월 현재,현재,현재,현재,현재,현재,현재,현재,현재,현재,현재,현재,현재,현재,현재,현재,현재,현재,현재,현재,현재,현재,현재,현재,현재,현재,현재,현재,현재,현재,현재,현재,현재,현재,현재,현재,현재,현재,현재,현재,현재,현재,현재,현재,현재,현재,현재,현재,현재,현재,현재,현재,현재,현재,현재,현재,현재,현재,현재,현재,현재,현재,현재,현재,현재,현재,현재,현재,현재,현재,현재,현재,현재,현재,현재,현재,현재,현재,현재,현재,현재,현재,현재,347

present 0.356 absent 0.36 present 0.363 absent 0.364 present 0.398 absent 0.4 present 0.409 absent 0.421 present 0.432 absent 0.473 present 0.509 present 0.529 present 0.561 absent 0.569 absent 0.594 present 0.638 present 0.656 present 0.816 present 0.853 present 0.938 present 1.036 present 1.045 present

As an example of simple logistic regression, Suzuki et al. (2006)는 일본의 28 개 해변에서 모래 입자 크기를 측정하고 각 해변에서 굴을 파는 늑대 거미 리코 사 이시카리아나의 유무를 관찰했습니다. 모래 입자 크기는 측정 변수이며 거미의 존재 또는 부재는 공칭 변수입니다. 거미의 존재 또는 부재는 종속 변수이며,두 변수 사이의 관계가있는 경우,그것은 모래 입자 크기 거미,모래에 영향을 미치는 거미가 아닌 존재에 영향을 미칠 것입니다.이 연구의 한 가지 목표는 거미의 생물학에 대해 더 많이 이해하기를 희망하면서 모래 입자 크기와 종의 존재 또는 부재 사이에 관계가 있는지 여부를 결정하는 것입니다. 이 종은 멸종 위기에 처해 있기 때문에 또 다른 목표는 특정 모래 입자 크기의 해변에서 늑대 거미 개체수가 생존 할 확률을 예측하는 방정식을 찾아 거미를 다시 도입 할 해변을 결정하는 것입니다.또한 단방향 분산 분석 또는 학생의 티 테스트를 사용하여 하나의 공칭 및 하나의 측정 변수로 데이터를 분석 할 수 있으며 구별은 미묘 할 수 있습니다. 한 가지 단서는 로지스틱 회귀 분석을 통해 공칭 변수의 확률을 예측할 수 있다는 것입니다. 예를 들어,많은 수의 55 세 여성의 혈액 내 콜레스테롤 수치를 측정 한 다음 10 년 후 누가 심장 마비를 겪었는지 추적했다고 상상해보십시오. 심장마비를 앓은 여성의 콜레스테롤 수치를 비교해서 2 샘플의 티테스트를 할 수 있습니다. 그렇지 않은 사람들은 콜레스테롤 수치가 심장 마비와 관련이 없다는 귀무 가설을 테스트하는 데 완벽하게 합리적인 방법이 될 것입니다. 그러나 특정 콜레스테롤 수치를 가진 55 세 여성이 향후 10 년 내에 심장 마비를 일으킬 확률을 예측하고 싶다면 의사가 환자에게”콜레스테롤을 40 포인트 줄이면 심장 마비 위험을 10%줄일 것”이라고 말할 수 있다면 로지스틱 회귀를 사용해야합니다.코모도 드래곤,바라 누스 코모도 엔시스 미소 코모도 드래곤,코모도 드래곤,코모도 드래곤,코모도 드래곤,코모도 드래곤,코모도 드래곤,코모도 드래곤,코모도 드래곤,코모도 드래곤,코모도 드래곤,코모도 드래곤,코모도 드래곤,코모도 드래곤,코모도 드래곤,코모도 드래곤,코모도 드래곤,코모도 드래곤,코모도 드래곤,코모도 드래곤,코모도 드래곤,코모도 드래곤,코모도 드래곤,코모도 드래곤,코모도 드래곤,코모도 드래곤,코모도 드래곤로지스틱 회귀 분석을 요구하는 또 다른 상황은 분산 분석 또는 티 테스트가 아닌 측정 변수의 값을 결정하는 반면 공칭 변수의 값은 자유롭게 달라질 수 있습니다. 예를 들어,코모도 드래곤의 성 결정에 대한 배양 온도의 영향을 연구하고 있다고 가정 해 봅시다. 30 에서 10 개의 알을 키우고,32 에서 30 개의 알을 키우고,34 에서 12 개의 알을 낳습니다.,다음 새끼의 성별을 결정합니다. 왜냐하면 배양 온도는 자손의 성별에 의존하지 않기 때문입니다.배양 온도를 설정했습니다.만약 관계가 있다면,자손의 성별은 온도에 달려 있기 때문입니다. 1999 년 1 월 19 일(토)~1999 년(토)~1999 년(토)~1999 년(토)~1999 년(토)~1999 년(토)~1999 년(토)~1999 년(토)~1999 년(토)~1999 년(토)~1999 년(토)~1999 년(토)~1999 년(토)~1999 년(토)~1999 년(토)~1999 년(토)~1999 년(토)~1999 년(토)~1999 년(토)~1999 년(토)~1999 년(토)~1999 년(토)~1999 년(토)~1999 년(토)~1999 년(토)~1999 년(토)~1999 년(토)~1087/1183/1183/1183/1183/1183/1183/1183/1183/1183/11837

187 175 0.483 Coos Bay, OR 43.5 397 671 0.628 San Francisco, CA 37.8 40 14 0.259 Carmel, CA 36.6 39 17 0.304 Santa Barbara, CA 34.3 30 0 0

Allele (Mpi90 or Mpi100) is the nominal variable, and latitude is the measurement variable. 생물학적 질문이”다른 위치에 다른 대립 유전자 빈도가 있습니까?”,당신은 위도를 무시하고 카이 제곱 또는 지-독립성 테스트;여기서 생물학적 질문은”대립 유전자 주파수가 위도와 관련이 있습니까?대립 유전자 빈도 대 위도의 선형 회귀 분석을 수행하면 오레곤의 훨씬 더 큰 샘플과 동일한 무게를 얻을 수 있으며 이는 부적절합니다. 로지스틱 회귀 분석을 수행 한 결과는 다음과 같습니다. 이 방정식은 대립 유전자에 대한 예측 확률이며,이 방정식은 대립 유전자에 대한 예측 확률이며,이 방정식은 대립 유전자에 대한 예측 확률이며,이 방정식은 대립 유전자에 대한 예측 확률이며,이 방정식은 대립 유전자에 대한 예측 확률이며,이 방정식은 대립 유전자에 대한 예측 확률이며,이 방정식은 대립 유전자에 대한 예측 확률이다. 위도(위도)/(1+전자−7.6469+0.1786(위도)).이 로지스틱 회귀선은 그래프에 표시됩니다. 모든 로지스틱 회귀 방정식에는 에스-모양이 있지만 좁은 범위의 값을 보면 명확하지 않을 수 있습니다.

의 그래프 로지스틱 회귀Mpi 대립 주파수대에 위도 amphipod Megalorchestia californiana. 오차 막대는 95%신뢰 구간이며 두꺼운 검은 선은 로지스틱 회귀선입니다.위의 양서류 예에서와 같이 측정 변수의 각 값에 대해 여러 개의 관측치가 있는 경우 산점도 측정 변수를 엑스 축에 그리고 비율 와이 축에 그릴 수 있습니다. 이렇게 하면 어떤 점이 회귀에 더 많이 기여하는지 시각적으로 알 수 있습니다(표본 크기가 큰 점은 신뢰 구간이 더 작음).로지스틱 회귀선을 추가하는 스프레드 시트에 자동 방법이 없습니다. 여기 양서류 데이터의 그래프에 있는 방법이 있습니다. 그런 다음 채우기:시리즈 명령을 사용하여 숫자 30,30.1,30.2,…50 을 셀에 추가했습니다. 에서 열 씨 나는 로지스틱 회귀 라인에 대한 방정식을 입력; 10 행은 10 행과 10 행과 10 행과 10 행과 10 행과 10 행과 10 행과 10 행과 10 행과 10 행과 10 행과 10 행과 10 행과 10 행과 10 행과 10 행과 10 행과 10 행과 10 행과 10 행과 10 행과 10 행과 10 행과 10 행과 10 행과 10 행과 10 행과 10 행과 10 행과 10 행과 10 행과 10 행과 10 행과 10 행과 10 행과 10 행과 10 행과 10 행과 10 행과 나는 이것을 세포 씨 11 에서 씨 210 까지 복사했다. 그 때 내가 그린 그래프의 숫자에서 열 A,B,C,나는 숫자에 B 열 기지 라인,그리고 숫자에서 열 C 에 선을 가지고 있지만 기호입니다.

중앙 stoneroller
중앙 stoneroller,Campostoma anomalum.거미 예에서와 같이 측정 변수의 각 값에 대해 공칭 변수를 한 번만 관찰하면 그래프의 각 점이 0 또는 1 에 있기 때문에 산점도를 그리는 것은 어리석은 일입니다 와이 축. 데이터 요소가 많은 경우 측정 값을 간격으로 나누고 막대 그래프에서 각 간격의 비율을 그릴 수 있습니다. 다음은 메릴랜드 스트림의 2180 샘플링 사이트에 대한 메릴랜드 생물 스트림 설문 조사의 데이터입니다. 측정 변수는 용존 산소 농도이며,공칭 변수는 중앙 돌 롤러 인 캄포 스토 마 변칙의 존재 또는 부재입니다. 막대 그래프를 사용하여 로지스틱 회귀를 설명하는 경우 그룹화는 휴리스틱 용도로만 수행되었으며 로지스틱 회귀는 그룹화되지 않은 원시 데이터에 대해 수행되었음을 설명해야 합니다.로지스틱 회귀의 막대 그래프는 중앙 스톤 롤러 대 용존 산소가있는 스트림의 비율입니다. 용존 산소 간격은 대략 동일한 수의 스트림 사이트를 갖도록 설정되었습니다. 두꺼운 검은 선은 로지스틱 회귀선이며,간격으로 그룹화된 데이터가 아니라 원시 데이터를 기반으로 합니다.로지스틱 회귀의 막대 그래프는 중앙 스톤 롤러와 용존 산소가있는 스트림의 비율입니다. 용존 산소 간격은 대략 동일한 수의 스트림 사이트를 갖도록 설정되었습니다. 두꺼운 검은 선은 로지스틱 회귀선입니다; 그것은 원시 데이터가 아닌 간격으로 그룹화 된 데이터를 기반으로합니다.다항식,다항식 또는 다 측성 로지스틱 회귀로 알려진 두 개 이상의 값을 갖는 종속 변수로 로지스틱 회귀를 수행 할 수 있습니다. 나는 이것을 여기에서 덮지 않는다. 와이=전자−7.6469+0.1786(위도)/(1+전자 또한 각 라인이 단일 관측치 인 데이터를 사용할 수도 있습니다. 이 경우 종속 변수에 단어 나 숫자를 사용할 수 있습니다. 이 예에서 데이터는 2004 년 내 학급 학생들의 높이(인치)와 함께 좋아하는 곤충(딱정벌레 대 다른 모든 것,”다른 모든 것”에는 생물 학자가 정말로 알아야 할 거미가 포함되어 있습니다 곤충이 아님)입니다. 이 경우 모델은 알파벳순으로 먼저 있기 때문에 딱정벌레의 확률이 될 것입니다; 다른 확률을 모델링하려면 모델 문에서 공칭 변수 뒤에 이벤트를 추가하여”모델 곤충(이벤트=’기타’)=높이”를 만듭니다. 테스트 패밀리에서”지 테스트”를 선택하고 통계 테스트에서”로지스틱 회귀 분석”을 선택합니다. 꼬리 수(보통 2 개),알파(보통 0.05)및 힘(종종 0.8 또는 0.9)을 설정하십시오. 간단한 로지스틱 회귀 분석의 경우”엑스 분포”를 보통으로,”아르 자형 2 기타 엑스”를 0 으로,”엑스 팜름”을 0 으로,”엑스 팜름름”을 1 로 설정합니다.마지막으로 설정해야 할 것은 효과 크기입니다. 이것은 여러분이 찾고자 하는 차이의 승산비입니다.와이 때 엑스 는 평균과 같습니다.엑스 와이 때 엑스 는 평균과 같습니다.엑스 더하기 1 표준 편차. 당신은 이것을 계산하기 위해”결정”버튼을 클릭 할 수 있습니다.예를 들어,모래 입자 크기와 호랑이 딱정벌레의 존재 또는 부재 사이의 관계를 연구하고 싶다고 가정 해 봅시다. 알파를 0.05 로 설정하고 전원을 0.90 으로 설정합니다. 이전 연구에 따르면,당신이 볼 해변의 30%가 호랑이 딱정벌레를 가질 것이라고 기대합니다. 또한 이전 연구를 기반으로,당신은 평균 모래 입자 크기를 기대.모래 입자 크기가 0.6 밀리미터에서 0.8 밀리미터로 하나의 표준 편차로 증가함에 따라 호랑이 딱정벌레가있는 해변의 비율은 0.30 에서 0.40 로 갈 것입니다. “확인”버튼을 클릭하고 0.40 을 입력하십시오.그런 다음”계산 및 기본 창으로 전송”을 누르십시오. 이 경우 배당률 비율은 1.555 와 1.555 로 계산됩니다. 이 경우의 결과는 206 이므로 실험에서 206 개의 따뜻하고 아름다운 해변으로 여행해야합니다.이 경우,그 중 일부는 다음과 같습니다.1985. 두 효소에서 크기 관련 및 지리적 변이 메갈로 케스 티아 캘리포니아 아나(암피포다:탈리 트리다). 유전 54:359-366.그 후,그 후,그 후,그 후,그 후,그 후,그 후,그 후,그 후,그 후,그 후,그 후,그 후,그 후,그 후,그 후,그 후. 2006. 일본 혼슈 산인 해안에서 멸종 위기에 처한 굴을 파는 거미 리코 사 이시카리아나의 분포(아라네에:라이코시다과). 악타 아라크놀로지카 55:79-86.1999 년 11 월 19 일,1999 년 12 월 19 일,1999 년 12 월 19 일,1999 년 12 월 19 일,1999 년 12 월 19 일. 2003. 교미 구애는 오이 딱정벌레에서 남성의 유전 적 질을 나타냅니다. 런던 왕립 학회 회보 비 270:77-82.이 페이지는 2015 년 7 월 20 일에 마지막으로 개정되었습니다. 이 방법은 다음과 같습니다. 그것은 다음과 같이 인용 될 수있다: 생물학적 통계 핸드북(3 판.). 스파키 하우스 출판,볼티모어,메릴랜드. 이 웹 페이지에는 인쇄 된 버전의 238-246 페이지의 내용이 포함되어 있습니다.
©2014by John H. 기장도 있습니다.더 보기 당신은 아마 당신이 콘텐츠로 원하는 것을 할 수 있습니다;자세한 내용은 권한 페이지를 참조하십시오.

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