tailieunhanh - Bài giảng Ứng dụng mô hình hồi quy tuyến tính: Đánh giá mối liên quan

Nội dung của bài giảng bao gồm: mô hình hồi quy tuyến tính đa biến; đánh giá mối liên quan; hiệu chỉnh cho yếu tố nhiễu; mô hình tiên lượng. | Bài giảng Ứng dụng mô hình hồi quy tuyến tính: Đánh giá mối liên quan Tuan V. Nguyen Senior Principal Research Fellow, Garvan Institute of Medical Research Professor, UNSW School of Public Health and Community Medicine Professor of Predictive Medicine, University of Technology Sydney Adj. Professor of Epidemiology and Biostatistics, School of Medicine Sydney, University of Notre Dame Australia Phân tích dữ liệu và ứng dụng | Đại học Dược Hà Nội | 12/6 to 17/6/2019 © Tuan V. Nguyen Nội dung • Mô hình hồi qui tuyến tính đa biến • Ứng dụng 1: đánh giá mối liên quan (association / assessment) • Ứng dụng 2: hiệu chỉnh cho yếu tố nhiễu (adjustment) • Ứng dụng 3: mô hình tiên lượng (prediction) Mô hình hồi qui tuyến tính đa biến • Mô hình hồi qui tuyến tính đơn giản: Y = β 0 + β 1X 1 • Mô hình hồi qui tuyến tính đa biến: Y = β0 + β1X1 + β2X2 + β3X3 + . + βpXp • Các biến X có thể là biến liên tục hay phân nhóm Mô hình hồi qui tuyến tính đa biến • Mô hình căn bản Y = b 0 + b1 X 1 + b 2 X 2 + . + b p X p + e • Y là biến phụ thuộc (dependent variable), biến liên tục • X1, X2, X3, , Xp : biến tiên lượng β1, β2, β3, ., βp : regression coefficients (hệ số hồi qui ) ε ~ phân bố chuẩn (normal), độc lập, trung bình 0, phương sai σ2 ε ~ (0, σ2) Hàm lm trong R • Trong R, có hàm lm (linear models) – giải phương trình để ước tính tham số – tính toán các chỉ số thống kê liên quan đến mô hình – đánh giá sự thích hợp của mô hình • Công thức chung lm(y ~ x1 + x2 + x3 + .) Mục tiêu mô hình hồi qui đa biến • Hiểu và đánh giá tác động các yếu tố liên quan (assessment) • Hiệu chỉnh (adjustment) • Tiên lượng (prediction) Nghiên cứu thực tế: tìm mô hình tiên lượng tỉ trọng mỡ • Nghiên cứu béo phì trên 1217 người Việt • Đo tỉ trọng mỡ bằng máy DXA (pcfat) • Mục tiêu – Ảnh hưởng của tuổi đến tỉ trọng mỡ – Khác biệt về tỉ trọng mỡ giữa nam và nữ – Ảnh hưởng của tuổi có độc lập với giới tính – Xây dựng mô hình .