今天该分享简单线性回归这一章节了，这一次医学统计学复习笔记是真的到了该结束的时候。以前有几句话忘记说了，我写的这个医学统计学系列复习笔记，仅仅是从宏观上对教材的重要知识点进行回顾，不可能做到面面俱到，面面俱到是抄书的行为，也没什么意义；因此，请大家在对照笔记复习的同时，还要从历年真题中拾遗补漏，把我没讲到但是常常考到的知识点也要照顾到。比如，拟合优度检验的名解，去死因寿命表的原理等。
既然有简单线性回归，肯定有复杂的回归，比如多元线性回归，比如logistic回归等，但就本科阶段而言，尤其是为了备考研究生入学考试，掌握好简单线性回归就足够了。
首先还是对数据资料的要求，两个变量，一个因变量，常常用y来表示，一个自变量，常常用x来表示；对于x和y应该符合什么条件才适用简单回归模型，教材上应该都会逐条解释，我不在这里重复，记住了就行了，实在理解不了我也没办法。
数据符合条件了，然后就可以用spss进行回归分析了。第一步还是散点图，先看两个变量间有没有直线关系，有则做回归分析，没有则不用继续往下做了，即使spss能运算出相关系数来也是没有统计学意义的。
回归这一章节，总变异的分解这部分需要重点掌握，常常考到。即 SS（总）= SS（回归）+ SS（残差），教材上有一个关于总变异分解的线段图，认真领会一下，其实也不难理解。SS（回归）代表y的总变异中能够用x解释的部分，这一部分越大，回归的效果越好，SS（残差）代表y的总变异中不能用x解释的部分，这一部分越大，回归的效果越差。
样本回归系数的标准误，这个名词解释曾经考察过。决定系数的名词解释一定要掌握，常常考察，计算公式也需要理解，即回归平方和与总变异平方和之比。对总体回归系数的两种假设检验，即方差分析和t检验是等价的，t值与对应的方差分析F值的换算公式大家掌握起来。
然后教材上讲到的简单线性相关的预测功能等，了解就行了，考研较少涉及，不过有一点需要大家注意，就是用相关模型对y进行预测，不能超出建立模型的时候所用的x的取值范围，简单来说，就是相关模型不可外推，或者外推需要慎重。
最后最后，简单相关分析与简单回归分析的区别与联系，这个超级重要的知识点务必掌握，常考论述题。不知道人卫六教材上有没有总结出来，没有的话，看高教李晓松的医学统计学，这一部分有一个大大的表格，总结的非常详细。
好了，我的医学统计学复习笔记就到这里结束了，啰啰嗦嗦讲了很多东西，看似有什么都没讲。总的来说，就我个人的复习经验而言，在卫生综合五门科目中，统计是最好复习的，知识点也是最少的，速度快的话，一至两天就可以把统计复习一遍。祝大家成功！
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