第18章 对数线性模型.ppt

"对数线性模型" 对数线性模型是用于离散型数据或整理成列联表格式的计数资料的统计分析工具。在对数线性模型中，所有用作的分类的因素均为独立变量，列联表各单元中的例数为应变量。 对数线性模型的优点是可以系统地评价变量间的联系，并且可以估计变量间相互作用的大小。对数线性模型分析是把列联表资料的网格频数的对数表示为各变量及其交互效应的线性模型，然后运用类似方差分析的基本思想检验各变量及其交互效应的作用大小。 在对数线性模型中，我们可以通过选择不同的单元格协变量、单元结构变量和对比变量来构建模型。同时，我们也可以通过设置输出参数、图形参数和置信区间来调整模型的结果。 在对数线性模型的结果解读中，我们可以通过模型拟合优度检验、单元格计数与残差结果、参数估计结果和调整残差的标准 Q-Q 图来了解模型的拟合效果和变量之间的关系。 例如，在例 18.1 中，我们可以通过对数线性模型来分析育龄夫妇是否领取独生子女证与所生育的第一个孩子性别的关系。通过模型的结果，我们可以发现独生子女证与性别之间存在交互效应，并且可以估计变量之间的关系。 此外，对数线性模型也可以用于其他领域的研究，例如在例 18.2 中，我们可以通过对数线性模型来分析英国男性医生冠心病死亡与抽烟关系的研究。 因此，对数线性模型是统计分析中的一种重要工具，可以帮助我们更好地理解变量之间的关系，并且可以用于多种领域的研究。 在使用对数线性模型时，我们需要注意模型的假设和限制，例如独立性、同方差和正态分布等。同时，我们也需要注意模型的解释和结果的解读，例如模型的拟合优度、参数估计和残差分析等。 对数线性模型是一种功能强大且灵活的统计分析工具，能够帮助我们更好地理解变量之间的关系，并且可以用于多种领域的研究。但是，我们需要正确地使用和解释模型的结果，以避免错误的结论和结果。 此外，对数线性模型也可以与其他统计方法结合使用，例如 logistic 回归、方差分析和协方差分析等，以获得更加全面的结果和结论。 因此，对数线性模型是统计分析中的一种重要工具，能够帮助我们更好地理解变量之间的关系，并且可以用于多种领域的研究。