Modèle de régression probit

Eh bien ça ne marche pas. C`est comme si vous aviez un modèle linéaire dans lequel toutes les sondes sont les co-variables (un million de permettent dans un modèle!). En raison de la colinéarité, le modèle produit des valeurs NA et cessera de fonctionner. Mais bonne pensée de toute façon!! A mon avis, un ~ b + c est un modèle différent de b ~ a + c et quelles que soient les valeurs que vous obtenez sera également différent. Je ne sais pas pourquoi vous dites la bonne façon est d`avoir des données de tableau comme réponse tout le temps. Vous devriez avoir la souplesse pour les traiter comme réponse ou indépendant selon votre hypothèse ou conception d`étude. Pourriez-vous me clarifier à ce sujet? y a-t-il quelque chose que je manque ici? Je connais les bases de la régression, etc. Les coefficients de conversion calculés allaient de 1, 10e + 10 à 2, 11e + 11 exemplaires/unité de fluorescence. Le tableau 2 offre un aperçu de tous les modèles testés et des chiffres clés de leur performance. Les percentiles d`erreur indiqués sont calculés sur les données regroupées des 3 dosages, et les valeurs de polarisation sont des moyens de biais numérique groupé. Comme on peut le voir dans la figure 5, une moyenne simple des valeurs regroupées donnerait une estimation erronée du biais, de sorte que le biais global de chaque modèle de régression a été calculé comme une moyenne de valeurs de biais numériques. Pour l`évaluation des modifications appliquées, le tableau 3 offre une vue d`ensemble des changements de moyenne, d`erreur et de biais R2 résultants. Les échantillons d`ARN totaux extraits de la muqueuse gastrique humaine ont été transcrits et analysés pour TNFA, IL18 et ACTB par PCR en temps réel de TaqMan.

Les données de fluorescence ont été analysées par la méthode régulière de CT avec une courbe standard, et par NLR avec un contrôle positif pour la conversion de l`intensité de fluorescence au nombre de copie, et à cette fin un algorithme automatisé a été écrit dans la syntaxe de SPSS. Onze modèles de régression distincts ont été testés et les données de sortie ont été soumises à l`analyse Altman-Bland. L`analyse d`Altman-Bland a montré que le meilleur modèle de régression a donné des données quantitatives avec une variation intra-essai de 58% contre 24% pour les numéros de copies dérivés de CT, et avec un écart moyen entre les méthodes de × 0,8. Performances des modifications de modèle appliquées à différents modèles de régression, évaluées en tant que modifications uniques. Même si quatre modifications montrent une meilleure ou inchangée moyenne R2, toutes les modifications ajoutent effectivement à la variabilité intra-essai. Si vous souhaitez tester des pentes simples, vous pouvez utiliser la feuille de calcul suivante. Encore une fois, les variables de contrôle doivent être centrées ou standardisées avant l`analyse. Toutefois, Notez que les tests de pente simples ne sont utiles que pour tester la signification à des valeurs spécifiques du modérateur. Dans la mesure du possible, des valeurs significatives doivent être choisies, plutôt qu`un seul écart-type au-dessus et au-dessous de la moyenne. Vous devrez également demander la matrice de covariance de coefficient dans le cadre de la sortie de régression.

Si vous utilisez SPSS, cela peut être fait en sélectionnant «matrice de covariance» dans la section «coefficients de régression» de la boîte de dialogue «statistiques». Notez que la variance d`un coefficient est la covariance de ce coefficient avec elle-même-c.-à-d. peut être trouvée sur la diagonale de la matrice de covariance de coefficient. les covariables de 2-way_unstandared_with_simple_pentes. xls peuvent également être incluses dans le modèle. Ces termes (c.-à-d., le poids de régression × covariable) doivent être inclus dans les équations de modération conditionnelle si elles sont également incluses dans l`équation de régression d`origine. La grande valeur moyenne de la covariable peut être substituée, ce qui est multiplié par le poids de régression pour la covariable (Holmbeck, 1997). Par exemple, si l`âge est utilisé comme covariable, le produit du poids de régression pour l`âge (p.

ex., 6721) et la moyenne grand pour l`âge pour l`ensemble de l`échantillon (p. ex., 8,71) peuvent être inclus dans toutes les équations de modérateur conditionnel (qui produit essentiellement un ajustement à la terme d`interception).

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