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如何理解线性回归的方差齐性检验？
不少人可能对方差齐性检验不是很重视，觉得正态性可能更重要，但其实方差齐性的重要程度可能更大，因为它可能会让你的标准误发生很大变化，从而导致结论的变化。线性回归中，方差齐性是一个必须考虑的前提条件。本文主要介绍一下，如何理解线性回归中的方差齐
发表于2019-11-22
以“双十一”历年交易额为例，聊聊动态数列的分析指标
在中国网民强大购买力的贡献下，“双十一”历年交易额不断被刷新记录，这种一系列按照时间顺序排列起来的数据它们可以是绝对数、相对数或平均数，我们把这样一组数列称为动态数列，它们可以用来观察和比较事物在时间上的变化和发展趋势。
发表于2019-11-18
一文详解时依协变量，兼谈分层Cox回归
cox回归起码要满足一个最基本的假定条件，也就是等比例风险假定。如果满足，那当然没问题，直接用cox回归就行了。那么接下来的问题就是：如果不满足等比例风险假定该怎么办？
发表于2019-10-22
一文详述：观察性研究中的logistic回归分析思路
本文从观察性研究的类型出发，基于不同研究类型的研究目的，以logistic回归分析为例，探讨观察性研究的不同分析思路，希望为医学科研工作者提供一定的参考和借鉴。
发表于2019-10-15
非劣效试验的统计分析和结果解读
本节课主要讲述：为什么要做非劣效试验；非劣效试验的含义及如何确定界值；非劣效试验的检验假设、统计分析和结果解读
发表于2019-10-05
单因素分析和多因素分析的结果不一致，怎么办？
如果单因素和多因素分析的结果一致的话，结论就比较稳定且容易解释，但是我们常常会遇到单因素和多因素分析的结果不一致，甚至是出现相互矛盾的尴尬情况，此时又该怎么办，该如何去解释呢？
发表于2019-09-28
警惕危险因素分析中的3个关键问题
危险因素筛选或探索是医学研究中的一大类目的，很多临床医生都会通过已有的数据，确定一个医学结局，然后分析这一结局跟哪些因素有关，或者说，哪些因素可能是该结局发生的独立影响因子。
发表于2019-09-13
啤酒与尿布的故事和临床研究有什么关系 ——关联规则的基本概念
关联规则在医学上有什么应用呢？在医学领域关联规则常被用来发现数据间隐含的关联关系，如疾病与症状间的关联规则、疾病并发症的关联研究、用药和方剂配伍规则研究、病症-辨证-处方关联研究、药物间相互作用分析、药品分类和剂型关联分析、症状与药物间的关
发表于2019-08-19
孟德尔随机化表示：肥胖相关的癌症风险被低估了！
在过去70年里，研究人员发现了导致癌症的多种因素，包括吸烟、酗酒、肥胖和紫外线照射，职业环境中的致癌物质以及感染因素。但是还有约一半的癌症负担与以上因素无关。
发表于2019-08-17
数据不满足正态分布，到底能不能用t检验？
T检验是我们医学科研工作中使用频率非常高的一种进行均值比较的统计方法。但是对于T检验的适用条件却似乎存在着争议。
发表于2019-07-25
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