(整理)多因素分析1.
(整理)统计学题目ch9统计指数
(一) 填空题1、综合反映不能直接相加的多种事物综合变动的相对数就是。
2、是表明全部现象变动的相对数，是表明个别现象变动的相对数。
3、综合指数的编制方法是先后；平均指数的编制方法是先后。
4、同度量因素在计算综合指数中起两个作用，即和。
5、统计指数具有、、和的性质。
6、加权算术平均数指数只有用这个特定权数加权才能等于综合指数，而加权调和平均数指数只有用这个特定权数加权才能等于综合指数。
7、统计指数按所研究对象的范围不同可分为和；按所反映的指标性质不同可分为和；按所采用基期的不同可分为和。
8、指数体系中，总量指数等于各因素指数的，总量指数相应的绝对增减量等于各因素指数引起的相应的绝对增减量的。
9、若不考虑共变影响因素，为保持指数体系在数量上的对等关系，则编制指数时的一般原则是：在编制数量指标指数时，应将同度量因素固定在，而编制质量指标指数时，应将同度量因素固定在。
10、综合指数公式只适用掌握了的情况，平均数指数的权数既可以根据确定，也可以根据确定。
11、平均数指数是根据和权数资料计算的总指数，分为和两种。
12、个体指数是说明事物动态的比较指标，总指数是说明事物综合动态的比较指标。
13、因素分析就是借助于来分析社会经济现象变动中各种因素变动发生作用的影响程度。
14、三个或三个以上有联系的指数之间只能构成关系，则称其为指数体系。
分析指数体系中各构成因素对总变动的影响程度的方法，称作。
应用这种方法的前提是社会经济现象的诸因素具有关系。
15、某种商品的价格比上年上涨5%，销售额下降8%，则该商品销售量指数是。
(二) 单项选择题1、统计指数划分个体指数和总指数的条件是（）A、包括的范围是否相同B、同度量因素是否相同C、指数化的指标是否相同D、计算时是否进行加权2、从形式看，编制总指数的方法主要有（）A、综合指数和个体指数B、综合指数与平均数指数C、综合指数与平均指标指数D、数量指数与质量指数3、按照所反映指标性质不同，综合指数包括（）A、个体指数和总指数B、质量指标指数和数量指标指数C、平均数指数和平均指标指数D、定基指数和环比指数4、拉氏物量综合指数公式是（）A 、∑∑1011qp q p B 、∑∑010qp q p C 、∑∑1001qp q p D 、∑∑0111qp q p5、派氏价格综合指数公式是（ ）A 、∑∑1011qp q p B 、∑∑01qp q p C 、∑∑1001qp q p D 、∑∑011qp q p6、因素分析的根据是（ ）A 、总指数或类指数B 、两因素指数C 、平均指标指数D 、指数体系7、???如果用同一资料，在特定权数条件下，利用平均数指数或综合指数计算公式，它们的计算形式不同（ ）A 、两者的经济内容和计算结果都不相同B 、经济内容不同，但计算结果相同C 、指数的经济内容相同，两种指数的计算结果也相同D 、指数的经济内容相同，两种指数计算结果不同8、产值=产量⨯价格，在掌握基期产值和几种产品产量个体指数资料的条件下，要计算产量总指数应采用（ ）A 、综合指数B 、加权调和平均数指数C 、加权算术平均数指数D 、可变构成指数9、产值=产量⨯价格，在掌握报告期产值和几种产品价格个体指数资料的条件下，要计算价格总指数应采用（ ）A 、综合指数B 、加权调和平均数指数C 、加权算术平均数指数D 、可变构成指数10、我国物价指数的编制，一般采用（ ）为权数计算平均数指数。
方差分析(单因素、多因素方差分析)
单因素方差分析1.基本理解方差分析：是一种利用实验获取数据并进行分析的统计方法，经常用于研究不同效应对指定实验的影响是否显著。
方差分析用于检验连续型随机变量在三及以上分类数据不同水平上的差异情况。
方差分析包括：单因素方差分析、多元素方差分析、多元方差分析、协方差分析、重复测量方差分析。
在问卷数据中：单因素方差分析使用较多。
单因素方差分析：用于检验单个因素取不同水平是某因变量的均值是否有显著的变化，也可进一步用于因变量均值的多重比较（检验某些水平下的实验结果具体区别于其他水平的显著差异）。
图1检验步骤2.单因素方差分析操作步骤操作步骤第一步：首先将数据导入spss中并进行赋值后，点击分析、比较平均值、单因素ANOVA检验。
图2单因素方差分析第一步操作步骤第二步：进入图中对话框后将需检验的变量放入因变量列表中，在因子中放入分类变量，点击事后比较勾选假定等方差（LSD），不假定等方差（塔姆黑泥T2）点击继续。
图3单因素方差分析事后比较勾选3.当因素方差分析结果后点击线性进入图中下方选项框、勾选描述、方差齐性检验点击继续、确定。
图4单因素方差分析选项勾选然后单因素方差分析的描述、方差齐性、假设检验就出来了。
图5单因素方差分析结果单因素方差分析事后两两比较结果。
图6事后比较结果4.结果整理将首先将描述统计的结果粘贴复制到Excel表格中进行整理，保留均值和标准差及前面的内容，后在后面加入ANOVA表中的F和p值，将整理好的两两比较结果粘贴到表格的最后，最后将整理好的结果粘贴到Word文档中进行整理。
可参考图中结果整理。
（注：一般在看结果时首先看ANOVA表的结果，看显著情况，显著（p<0.05）看方差齐性检验的结果，若方差齐性检验的结果方差齐（p>0.05），然后再看事后比较的结果，方差齐看LSD，方差不齐看塔姆黑泥的结果，同样差异的显著看事后比较每行对应的显著性（若p<0.05，代表比较的对象显著。
财务报告_多因素分析法(3篇)
第1篇一、引言财务报告是企业对外展示其财务状况、经营成果和现金流量的重要文件。
通过对财务报告的分析，投资者、债权人、政府部门等利益相关者可以了解企业的经营状况，做出相应的决策。
多因素分析法作为一种综合性的财务分析方法，能够在众多因素中找出影响企业财务状况的关键因素，为决策提供有力支持。
本文将从多因素分析法的概念、应用及其在财务报告分析中的具体操作等方面进行探讨。
二、多因素分析法概述1. 概念多因素分析法，又称为多元回归分析法，是一种在多个自变量与一个因变量之间建立回归模型的方法。
通过分析自变量与因变量之间的关系，找出影响因变量的关键因素，并对其进行量化评估。
2. 应用多因素分析法在财务报告中主要应用于以下几个方面：（1）评估企业的盈利能力；（2）分析企业的偿债能力；（3）预测企业的现金流；（4）评估企业的成长性；（5）为企业的投资决策提供依据。
三、多因素分析法在财务报告分析中的应用1. 评估企业的盈利能力（1）选取自变量：营业收入、成本费用、资产总额、负债总额等。
（2）建立回归模型：以净利润为因变量，营业收入、成本费用、资产总额、负债总额等为自变量，建立多元线性回归模型。
（3）模型检验：对模型进行t检验、F检验等，确保模型的有效性。
（4）结果分析：根据模型结果，找出影响企业盈利能力的关键因素，如营业收入、成本费用等。
2. 分析企业的偿债能力（1）选取自变量：流动比率、速动比率、资产负债率、现金流量比率等。
（2）建立回归模型：以短期偿债能力为因变量，流动比率、速动比率、资产负债率、现金流量比率等为自变量，建立多元线性回归模型。
（3）模型检验：对模型进行t检验、F检验等，确保模型的有效性。
（4）结果分析：根据模型结果，找出影响企业偿债能力的关键因素，如流动比率、速动比率等。
3. 预测企业的现金流（1）选取自变量：营业收入、成本费用、应收账款、存货等。
（2）建立回归模型：以现金流量净额为因变量，营业收入、成本费用、应收账款、存货等为自变量，建立多元线性回归模型。
多因素分析(统计学)
Y ˆ 5 .9 0 4 .1X 3 1 4 0 .3 2 X 2 5 0 .2 1 X 3 7 0 .6 1 X 4 38
.
12
2、回归方程的假设检验——F检验
结果无显著性 1）表明所观察的自变量与应变量不存在线性回归关系； 2）也可能由于样本例数过少；
结果有显著性 表明至少有一个自变量与应变量之间存在线性回归关系。
H0：β1=β2=…=βm= 0 H1：β1、β2、…βm不等于0或不全等于0
.
13
ANOVbA
Model
Sum of SquaresdfMean SquareF Sig.
1
R eg re ssion1 33 .71 1
4 33.428 8.278 .000a
Residual 88.841 22
4 .03 8
.
7
.
8
多元线性回归除具有直线回归的基本性质外，还具有 以下特点（用途）：
（1）因素筛选：（因素分析） 例如影响高血压的诸多因素中：
1）哪些是主要因素？ 2）各因素的作用大小？
（2）提高回归方程的估计精度
多元回归比只有一个自变量的简单直线回归更 能缩小应变量Y对其估计值的离差，在预测和统计 控制方面应用的效果更好。
11.2 8.8 12.3 … 13.3 10.4
.
11
1、建立回归方程
Coefficienats
Unstandardized Standardized Coefficients Coefficients
Model
B Std. Error
1
(Constant)
5.943 2.829
总胆固醇x1
.142
SPS多因素方差分析
体育统计与SPSS读书笔记（八）—多因素方差分析（1）具有两个或两个以上因素的方差分析称为多因素方差分析。
多因素是我们在试验中会经常遇到的，比如我们前面说的单因素方差分析的时候，如果做试验的不是一个年级，而是多个年纪，那就成了双因素了：不同教学方法的班级，不同年级。
如果再加上性别上的因素，那就成了三因素了。
如果我们把实验前和试验后的数据用一个时间的变量来表示，那又多了一个时间的因素。
如果每个年级都是不同的老师来上，那又多了一个老师的因素，等等等等，所以我们在设计试验的时候都要进行充分考虑，并确定自己只研究哪些因素。
个人收集整理勿做商业用途下面用例子的形式来说说多因素方差分析的运用。
还是用前面说单因素的例子，前面的例子说了只在五年级抽三个班进行不同教学方法的试验，现在我们还要在初二和高二各抽三个班进行不同教学方法的试验。
形成年级和不同教学法班级双因素。
个人收集整理勿做商业用途分析：1.根据实验方案我们划出双因素分析的表格，可以看出每个单元格都是有重复数据（也就是不只一个数据），年级不同教学方法的班级定性班定量班定性定量班五年级（班级每个人）（班级每个人）（班级每个人）初中二年级（班级每个人）（班级每个人）（班级每个人）高中二年级（班级每个人）（班级每个人）（班级每个人）2.因为有重复数据，所以存在在数据交互效应的可能。
我们来看看交效应的含义：如果在A因素的不同水平上，B因素对因变量的影响不同，则说明A、B两因素间存在交互作用。
交互作用是多因素实验分析的一个非常重要的内容。
如因素间存在交互作用而又被忽视，则常会掩盖因素的主效应的显著性，另一方面，如果对因变量丫，因素A与B之间存在交互作用则已说明这两个因素都丫对有影响，而不管其主效应是否具有显著性。
在统计模型中考虑交互作用，是系统论思想在统计方法中的反映。
在大多数场合交互作用的信息比主效应的信息更为有用。
根据上面的判断。
根据上面的说法，我也无法判断是否有交互作用，不像身高和体重那么直接。
大学生自杀统计报告和多重因素分析
惊悉广州市某大学一周之内有４位大学生自杀身亡，其中有２位是在校研究生。在感叹生命脆弱的同时，就大学生自杀现象进行分析。近几年来我国大学生自杀现象有愈演愈烈的趋势，根据北京联合大学信息学院02级学生程小龙对大学生自杀状况的调查，他在北京联合大学、对外经贸大学、北京中医药大学和北京化工大学发放了200张问卷。调查结果显示：26%的大学生曾经有过自杀念头。
当问及“目前的大学生活与你想象中的大学生活有差距吗”，46.9％的被访大学生认为有差距，而且差距很大；44.9％的被访大学生认为有差距，但差距不大；6.1％的被访大学生认为没有，感觉一般；2.1％的被访者认为没有，和想象的一样。
在大学生的心理问题方面，当问及“你认为你的心理状况健康吗”，被访大学生中，55.1％的被访者认为自己心理状况基本健康；22.4％的被访者认为是非常健康；20.4％的被访者认为是有一点心理疾病；2.1％的被访者认为自己心理不健康，有严重的心理疾病。
《中国青年报》的一份调查结果显示，14%的大学生出现抑郁症状，17%的人出现焦虑症状，12%的人存在敌对情绪。
仅仅对近年北京高校大学生自杀的不完全统计，就可以发现以下触目惊心的结果：
2003年12月6日 中国人民大学一男生留下遗书，赤裸跳楼身亡；
2004年4月16日 北京师范大学一名研究生跳楼自杀 ；
当问及“你认为自杀的大学生一般会存在以下哪些问题”时（多选），85.7％的被访大学生认为是心理承受挫折能力差；63.3％的被访大学生认为是适应能力差；59.2％的被访大学生认为是缺少对人生价值观的认识；44.9％的被访大学生认为是缺乏社会责任感；28.6％的被访大学生认识是他们（即自杀的大学生）不能真正理解“死”究竟意味着什么。
现在，很多高校都建立了心理咨询中心来帮助大学生解决心理问题。在调查过程中，我们了解到，53.1％的被访大学生所就读的大学已经设立大学生心理咨询中心；24.5％的被访大学生所就读的大学正在建立或者完善大学生心理咨询中心之中；只有22.4％的被访大学生所就读的学校没有设立大学生心理咨询中心。在你认为去心理咨询中心去咨询自己的心理问题是否丢人的问题上，61.2％的被访大学生认为向心理咨询中心这类地方咨询自己的心理问题，不是一件很丢脸的事。看来一部分大学生对心理问题还是能够正视和面对的。
高中地理自然因素整理总结
高中地理自然因素整理总结一、农业区位因素分析1.自然因素地形：为冲积平原或三角洲，地形平坦开阔或地势低平。
土地：土地面积广阔、地广人稀、土地租金低。
气候：日照充足、热量丰富、降水充沛、雨热同期、光热水组合好、昼夜温差大。
水源：靠近水库、河流、冰川融水区或地下水丰富区，水源充足，灌溉便利土壤：土壤肥沃深厚或土壤较肥沃。
2.人文(社会经济)因素市场：该区人口稠密、工矿业发达、城市较多、靠近大城市，市场广阔(对商品农业影响大)。
交通：临近河、湖、海，水陆交通便利，河流交汇处，内河航运发达(对商品农业影响大)。
政策：国家政策的支持(扶持、鼓励)。
科技：科技水平高或科技发达，冷藏保鲜技术高。
习俗：生产历史悠久、饮食偏好。
劳动力：人口稠密，劳动力丰富，劳动力工资低。
工业基础：工业发达、工业基础雄厚，能提供技术支持。
3.自然对农业的不利的区位因素洪涝、干旱、台风、春季低温、寒潮等气象灾害;热量、光照、水源、土壤肥力等不足，酸碱度偏高。
二、工业区位因素分析1.自然因素土地：土地平坦开阔，利于建厂，土地租金低。
水源：临近河流、湖泊或降水多，水源充足，水质好。
环境：环境优美、气候宜人，有利于高科技工业的布局。
2.经济因素原料：靠近原料产地，原料充足──原料指向型工业。
能源：靠近能源产地(煤、石油、天然气、水能、风能…),能源充足──动力指向型。
市场：人口稠密或人口密集、位于或靠近大城市，市场广阔(对市场指向工业更明显)。
交通：临海港、河湖或河流交汇处、临铁路、高速公路或航空港，交通和通讯便利。
劳动力：人口稠密，劳动力资源丰富──劳动密集型工业;劳动力质优价廉，生产成本低。
技术：科教发达或临近高等院校或科研院所，劳动力素质高──技术密集型。
工农业基础：临近商品农业基地或农业发达，能提供充足的原材料和消费市场;当地工业发达，生产协作条件好。
国家政策：国家政策的扶持、鼓励;国家政策的变化(解决就业的工厂设在不盈利的区位;为缩小经济差距进行的西部大开发)。
(整理)spss因素分析教程.
二、利用SPSS对量表进行因素分析【例6-9】现要对远程学习者对教育技术资源的了解和使用情况进行了解，设计一个里克特量表，如表6-27所示。
将该量表发放给20人回答，假设回收后的原始数据如表6-28所示。
操作步骤：⒈录入数据定义变量“A1”、“A2”、“A3”、“A5”、“A6”、“A7”、“A8”、“A9”、“A10”，并按照表输入数据，如图6-33所示。
⒉因素分析（1）选择“AnalyzeData ReductionFactor…”命令，弹出“Factor Analyze”对话框，将变量“A1”到“A10”选入“Variables”框中,如图6-34所示。
（2）设置描述性统计量单击图6-34对话框中的“Descriptives…”按钮，弹出“Factor Analyze:Desc riptives”（因素分析：描述性统计量）对话框，如图6-35所示。
①“Statistics”（统计量）对话框A “Univariate descriptives”（单变量描述性统计量）：显示每一题项的平均数、标准差。
B “Initial solution”（未转轴之统计量）：显示因素分析未转轴前之共同性、特征值、变异数百分比及累积百分比。
②“Correlation Matric”（相关矩阵）选项框A “Coefficients”（系数）：显示题项的相关矩阵B “Significance levels”（显著水准）：求出前述相关矩阵地显著水准。
C “Determinant”（行列式）：求出前述相关矩阵地行列式值。
D “KMO and Bartlett’s test of sphericity”（KMO与Bartlett的球形检定）：显示KMO抽样适当性参数与Bartlett’s的球形检定。
E “Inverse”（倒数模式）：求出相关矩阵的反矩阵。
F “Reproduced”（重制的）：显示重制相关矩阵，上三角形矩阵代表残差值；而主对角线及下三角形代表相关系数。
流行病学常用多因素回归统计分析
流行病学常用多因素回归统计分析流行病学中常常使用多因素回归模型来分析和解释疾病的发病风险及其与不同危险因素之间的关系。
多因素回归分析是一种统计方法，可以探究多个危险因素对疾病的影响，同时考虑其他潜在影响因素的调整。
多因素回归分析可以用来识别和评估与疾病相关的危险因素，同时控制其他潜在危险因素的影响。
它可以提供关于各个危险因素对疾病贡献的估计值，并确定其统计显著性。
在进行多因素回归分析之前，需要进行数据收集和整理。
一般来说，多因素回归分析需要考虑以下几个步骤：1.变量选择：根据研究的目的和疾病的特点，选择与疾病相关的变量。
这些变量可以包括患者的基本特征（如年龄、性别）、生活方式（如饮食、运动）和环境因素（如空气污染、水质）等。
2.数据收集和整理：收集相关的数据，并进行数据清洗和整理。
确保数据的准确性和完整性。
3.建立回归模型：根据研究的目的和变量的特征，选择合适的回归模型。
常用的回归模型包括线性回归模型、逻辑回归模型等。
4.模型拟合：将收集到的数据应用到回归模型中，进行参数估计和模型拟合。
拟合后可以得到危险因素的估计系数、标准误差、置信区间和P值等。
5.结果解释：根据模型拟合的结果，评估每个危险因素对疾病的影响，并进行解释。
可以根据估计系数和其置信区间来判断危险因素的显著性和贡献。
6.效应调整：对于其他可能的潜在影响因素，可以进行调整处理，检验危险因素对疾病的独立贡献。
调整常用的方法包括多元回归、对匹配等。
7.结果报告：根据分析结果，撰写分析报告，并对结果进行解释和讨论。
多因素回归分析在流行病学中的应用非常广泛。
它可以帮助科研人员确定疾病的风险因素，为预防和控制疾病提供科学依据。
通过多因素回归分析，可以了解各个危险因素之间的相互作用关系，为制定有效的公共卫生政策和预防措施提供指导。
总之，多因素回归分析是流行病学中常用的统计分析方法，可以评估和解释疾病的发病风险及其与多个危险因素之间的关系。
它在流行病学研究和公共卫生实践中具有重要的应用价值。
因素分析
二物质及其分类卡特尔认为,物质是构建人格结构的基本成分,就像门捷列夫的化学元素构成宇宙万物一样.因此,物质的概念是卡特尔理论中最重要的一部分。
他一生的主要工作就是通过因素分析的研究需求这些人格特质。
通过研究，他找到许多人格特质，这些特质可以从不同的角度进行分类1.个别特质和共同特质卡特尔首先从个体和群体的角度区别出两类特质——个别特质和共同特质。
他认为某个人具有的特质称为个别特质，一个社区或一个群体成员共同具有的特质叫共同特质。
我们要注意到，虽然一个群体的每个成员都具有某些共同特质，但这些特质在个别人身上的强度和情况并不相同，而且这些特质的强度在同一个人身上也随着时间的不同而各异。
2.表面特质与根源特质卡特尔从物质的层次上区分出表面特质和根源特质，表面特质处于人格结构的表层，是通过观察就可以发现一个人的外部行为特点。
根源特质处于人格特质内部，是人格结构中最重要的部分，也是一个人行为的最终根源。
根源特质制约着表面特质。
每一种表面特质都源于一种或多种根源特质，且一种根源特质能够影响多种表面特质。
根源特质可以视为人格的基本元素，我们的一切行为无不受它们影响。
尽管每个人所具有的根源特质相同，但其程度并不同。
例如我们每个人具有社交性，但每个人的社交倾向在程度上有大小之别。
某人身上根源特质的量或强度会影响此人的各个方面，如阅读什么读物，与什么人交朋友，对教育的态度等。
3.动力特质卡特尔认为，关于人格动力的特质就是动力特质，它促使人朝着一定的目标去行动，是人格的动力因素。
卡特尔进一步把动力特质分为三种：能，外能，辅助。
（1）能：可以看成本能的同义词。
卡特尔认为“本能“一词意义含糊，它已为心理学家所滥用，因而从希腊文中选了另外一个术语所代表此概念。
能是一种具有动力性质的素质根源，它与内驱力，需求或本能极其相似。
（2）外能：也是一种动力性的特质，但他来自环境及外界因素，因此属于环境铸模性特质。
能与外能的区别主要是来源不同，俩者都是趋向于事物的动机倾向。
第十七章 疾病多因素分析
12.8
如：当 P=3时xi对y的相关关系可列出方程式
⎪⎧r1y = q1 + r12q2 + r13q3 ⎨r2y = r21q1 + q2 + r23q3 ⎪⎩r3y = r31q1 + r32q2 + q3 由方程1可看出第1个自变量x1与y的相关关系r1y 可看成 x1对y的直接通径部分q1 ; 还有 x1 与 x2; x1与x3的间接通径 r12 q2 和 r13q3部分。 通式: ① xi对 y的直接通径 xi y ② xi对 y的间接通径 xi xj y
方程(3.1)中明确地包含了工作经历，所以我们就能在保持工 作经历不变的情况下，度量教育对工资的影响。如果将工 作经历放到误差项的简单回归分析中，我们就不得不假定 工作经历与受教育水平无关，显然这是一个脆弱的假定。
第二个例子
问题：解释在高中阶段对每个学生的平均开支(expend)对平均 标准化考试成绩(avgscore)的影响。假设平均考试成绩取决 于学校基金、平均家庭收入(avginc)及其他不可观测因素：
多元回归的术语类似于简单回归的术语。恰如简单回归 中一样，变量u表示误差项(error term)或干扰项 (disturbance)。它包括除x1，x2，x3，…，xk之外仍影 响y的一些因素。无论在我们的模型中包含了多少个解 释变量，总有一些因素我们无法包括进来，而所有这 些因素就包括在u中。
多元线性回归模型中的“线性”一词，意味着方程(3.6)是 其诸参数βj的一个线性函数。多元线性回归的许多运 用中都涉及到主要变量之间的非线性关系。
– avgscore=β0+β1expend+β2avginc+u ………… (3.2) – 出于政策目的，所关心的系数是expend在其他条件不变
因素分析法(共10篇)
因素分析法(共10篇)因素分析法（一）: 因素分析法的具体步骤是什么呢因素分析法包括以下四个步骤：1、确定分析对象,利用比较分析法将分析对象与选择的标准进行比较,确定差异数.2、确定分析对象的影响因素.3、确定分析对象与影响因素之间的数量关系,建立函数关系式.4、按一定的顺序依次代入各影响因素,确定各因素对分析对象的影响程度. 希望这个可以帮到你哦.因素分析法（二）: 因素分析法因素分析法又叫连环替代法,是指数法原理在经济分析中的应用和发展.它根据指数法的原理,在分析多种因素影响的事物变动时,为了观察某一因素变动的影响而将其他因素固定下来,如此逐项分析,逐项替代,故称因素分析法或连环替代法.【因素分析法】因素分析法（三）: 因素分析法如何排列各因素的先后顺序这个如果是考题的话,出题人肯定会告诉你优先替代哪个因素,因为替代的顺序不同会使得各个因素对总体的影响差异不同,如果他没告诉你,那你就只能根据财务管理书（或者是你所学的教材）上的例题的替代顺序来做因素分析法（四）: 关于因素分析法假设 D=A*B*C,如何用因素分析法分别计算A,B,C对D的影响谢谢!例如,某一个财务指标及有关因素的关系由如下式子构成：实际指标：Po=Ao×Bo×Co;标准指标：Ps=As×Bs×Cs；实际与标准的总差异为Po-Ps,P G这一总差异同时受到A、B、C三个因素的影响,它们各自的影响程度可分别由以下式子计算求得：A因素变动的影响：（Ao-As）×Bs×Cs；B因素变动的影响；Ao×（Bo-Bs）×Cs；C因素变动的影响：Ao×Bo×（Co-Cs）.最后,可以将以上三大因素各自的影响数相加就应该等于总差异Po-Ps.简单来说就是保持两个不变,其中一个换成实际数,看与标准数的差距因素分析法（五）: 经济增长率两因素分析法公式弄不明白两因素分析法中经济增长率=工作小时数的增加率+每小时产出的增加率如果开始工作小时数是10,每小时产出是20,后来各增加10%,按公式经济增长率为20%,实际上【10（1+10%）*20（1+10%）-10*20】/10*20=21%,【因素分析法】你的这个算法：【10（1+10%）*20（1+10%）-10*20】/10*20=21%,是最正确的.实际上,这个公式：两因素分析法中经济增长率=工作小时数的增加率+每小时产出的增加率是不应该写等号的.应该学约等号.因为这个计算公式,是根据泰勒一阶展开式计算的约等式.这是为什么两者计算方法有差异.如果追求精度的话,你的第一种算法是最正确的.但如果只是初略的估测一个大概值,或者增长率都在10%以下的话,两因素分析法也可以用.因素分析法（六）: 简述常见的经济活动分析方法写作经济活动分析报告,要运用多种分析方法,其中常见的方法有以下几种：（一）对比分析法把两个以上具有相同条件的可比因素进行对比分析,因此说明和反映两个事物之间的联系和差别,并分析原因,提出改进措施.量的对比,一般用绝对数（倍数）和相对数（百分数、千分数）来表示事物之间的差异程度.运用比较法从以下几个方面进行：1.比计划以本期实际指标与计划指标相比,从而说明计划的执行情况,确定分析的主要问题:计划是可行还是待修订,计划完成与否的原因,实际与计划的差距及造成差距的因素,通过比计划,可以更好地为完成计划创造条件,为计划的修订提供依据.2.纵向比较以本期实际指标与上期或上年同期完成数相比较,与本单位的历史最高水平比,用以反映企业经济活动的发展变化趋势.3.横向比较以本期实际指标与同行业（或外国）的先进水平相比,从而进—步找到差距,发现问题,制订措施.（二）因素分析法通过对各种数字资料进行比较分析,以找到差距,揭露矛盾,就需要进一步运用因素分析法去研究形成差异和产生矛盾的原因.产生的原因有各种因素,在错综复杂的因素中找出最本质、最关键的东西来说明本期经济活动特点的方法,则是因素分析法.如：A=B×C,分别分析B、C的变化对A的影响.（三）动态分析法用发展的眼光来研究现象的变化及其趋势,从而把握经济活动的过程及其规律.如通过历年费用的最高、最低水平和平均水平来分析研究,就能找到影响费用水平的各种因素和主客观原因.因素分析法（七）: 要素分析法、段意合并法、摘录句段法、题目扩展法是什么概括文章的主要内容的方法：一：段意合并法.段落大意概括了一段的主要内容.把每段大意综合起来,加以概括,就是整篇文章的主要内容.这是最常用的方法.用这种方法要注意两点：1、各段大意之间,有的要加上一些过渡词语,以便读起来通顺贯.2、要区分重点段落和非重点段落,做到有详有略,有的甚至可以舍去.如《黄继光》一课,可分为四段,段意分别是：（1）黄继光所在营接到新的战斗任务；（2）黄继光向指导员请战；（3）黄继光顽强战斗,壮烈牺牲；（4）黄继光所在营攻占了五九七·九高地.根据段意归纳为：在抗美援朝战争时,中国人民志愿军战士黄继光在上甘岭战役中,顽强战斗,壮烈牺牲.二：要素串连（分析）法.写人记事的文章,一般有时间、地点、人物、事件（包括起因、经过、结果）等基本要素.把这几个基本要素弄清了,用词语串连起来,就是文章的主要内容.如《董存瑞舍身炸暗堡》一文的四要素：时间是1948年5月25日,地点是隆化中学附近,人物是董存瑞,事件是董存瑞舍身炸毁暗堡.概括这四要素可得出主要内容：1948年5月25日,在解放隆化的战斗中,董存瑞在紧急关头毅然舍身炸毁了前进途中的暗堡.三：题目扩展法.有的文章的题目能高度概括了文章的内容,对它稍加扩展充实,就得到了文章的主要内容.如《飞夺沪定桥》一课的标题适当补充一下：本文写的是红军在二万五千里长征途中,克服重重困难,夺取泸定桥的经过.这就是课文的主要内容.四：摘录句段（语句）法.有的文章中的总起、过渡句、重点段落概括了全文的大意.阅读时可直接引用或稍加整理,便可抓住主要内容.如《养花》一文,可根据结尾段来概括它的大意：课文主要写养花有喜有忧,有笑有泪,有花有果,有香有色.既须劳动,又长见识.五：取主舍次法.对写了几件事的文章,先分清事件的主次,然后根据主要的来概括它的主要内容.如《落花生》写了种花生、收花生和尝花生几件事.从文章看,“种花生”和“收花生”写得简略,是次要的；“尝花生”写得详细,是主要的.根据课文主次可以这样概括文章的主要内容：“我”一家人过花生收获节的情形.因素分析法（八）: 如何运用SWOT分析法SWOT分析法又称为态势分析法,它是由旧金山大学的管理学教授于20世纪80年代初提出来的,是一种能够较客观而准确地分析和研究一个单位现实情况的方法. SWOT四个英文字母分别代表：优势：Strength 劣势：Weakness 机会：Opportunity 威胁：Threat 从整体上看,SWOT可以分为两部分：第一部分为SW,主要用来分析内部条件：第二部分为OT,主要用来分析外部条件.利用这种方法可以从中找出对自己有利的、值得发扬的因素,以及对自己不利的、要避开的东西,发现存在的问题,找出解决办法,并明确以后的发展方向. 根据这个分析,可以将问题按轻重缓急分类,明确哪些是目前急需解决的问题．哪些是可以稍微拖后一点的事情,哪些属于战略目标上的障碍,哪些属于战术上的问题,并将这些研究对象列举出来,依照矩阵形式排列,然后用系统分析的思想,把各种因素相互匹配起来加以分析,从中得出一系列相应的结论,而结论通常带有一定的决策性,有利于领导者和管理者作出较正确的决策和规划. SWOT分析法常常被用于制定集团发展战略和分析竞争对手情况,在战略分析中,它是最常用的方法之一.进行SWOT分析时,主要有以下几个方面的内容. 1．分析环境因素运用各种调查研究方法,分析公司所处的各种环境因素,即外部环境因素和内部能力因素.外部环境因素包括机会因素和威胁因素,它们是外部环境对公司的发展直接有影响的有利和不利因素,属于客观因素.内部环境因素包括优势因素和弱点因素,它们是公司在其发展中自身存在的积极和消极因素,属主观因素,在调查分析这些因素时,不仅要考虑到历史与现状,而且更要考虑未来发展趋势. 2．构造SWOT矩阵将调查得出的各种因素根据轻重缓急或影响程度等排序方式,构造SWOT矩阵.在此过程中,将那些对公司发展有直接的、重要的、大量的、迫切的、久远的影响因素优先排列出来,而将那些间接的、次要的、少许的、不急的、短暂的影响因素排列在后面. 3．制定行动计划在完成环境因素分析和SWOT矩阵的构造后,便可以制定出相应的行动计划.制定计划的基本思路是：发挥优势因素,克服弱点因素,利用机会因素,化解威胁因素；考虑过去,立足当前,着眼未来.运用系统分析的综合分析方法,将排列与考虑的各种环境因素相互匹配起来加以组合,得出一系列公司未来发展的可选择对策. L公司成立于1979年,只用了10年的时间就发展成美国最大的运动鞋生产商之一因素分析法（九）: 筹资数量预测的因素分析法应用,例题,某企业上年度资本实际平均额为2023万元其中不合理平均额为200万元,预计本年度销售增长5%,资本周转速度加快2%.则预测年度资本需要量为：（2023-200）*（1+5%）*（1-2%）=1852.2万元为什么要（1-2%）既然资本周转速度加快就要+2%啊,如此才能体现资本需要量的增加,是在搞不懂,其它条件一定的情况下,资本周转速度越快,需要的资本金相对就越少,反之越大.所以周转速度加快2%是要减的.因素分析法（十）: 统计学中两个因数的分析两个因素无非就是看他们之间有什么相关关系咯,要么是正相关,要么是负相关,要么无关,用相关因素分析方法,看看他们之间的相关系数怎么样.因素分析法案例关键因素分析法。
(整理)临床用药分析实例1.
临床用药分析实例实例1患者病情简介：老年患者，男，70岁，患心梗、房颤及心衰。
处方：地高辛0.25mg，1次/日×10日异搏定80mg， 2次/日×10日患者用药后状况：上述药物连用2日后，测地高辛血药浓度1.4μg／L，连用到第7日，患者突然晕倒，心搏骤停，地高辛血药浓度监测为4μg／L。
用药分析：（1）患者地高辛血药浓度为4μg／L，比中毒浓度的2μg／L高出一倍，出现了中毒症状。
（2）因老年人肾功能减退，应用地高辛剂量应酌减。
（3）地高辛与某些抗心律不齐药物如异搏定、奎尼丁、胺碘酮合用时，因这些药物为肝药酶抑制剂，使地高辛的体内清除率下降，半衰期延长，因此若要联用，地高辛的初始剂量应减少或减半，疗程也应限制在3日之内。
实例2患者病情简介：患者患有房颤、心衰合并肺军团菌感染。
处方：地高辛0.25mg，1次/日×5日红霉素250mg， 4次/日×5日患者用药后状况：上述药物在治疗的第4日，患者出现厌食、恶心、腹泻等症状。
用药分析：（1）患者表现出的消化道症状似乎与地高辛中毒有关，提示其血药浓度可能高于正常。
（2）地高辛在肠道内经肠道菌群的作用，部分代谢为无心脏活性的产物。
应用某些抗生素，如红霉素、四环素，会产生对肠道菌群的抑制作用，从而削弱了地高辛的代谢，导致了地高辛血药浓度的升高。
实例3患者病情简介:患者,女,已行胃大部全切除术。
处方：头孢曲松钠 2g0.9%氯化钠注射液 10 ml/静注1次／日×8日用药分析：（1)术前1日起，静脉应用头孢曲松钠，术后连用7日预防感染。
不仅浪费药物，而且易造成细菌耐药。
（2)预防用药最佳时间，术前是在麻醉诱导期，或作切口前30分钟静脉给药。
术后给药时间控制在24～48小时。
实例4患者病情简介：男性老年患者，78岁，因脑出血昏迷住院。
处方：庆大霉素 0.24g(240 000U)5%葡萄糖注射液 500ml/静滴1次／日×10日用药分析：（1）庆大霉素用作预防（肺）感染，但无预防效果。
多因素方差分析的重要公式整理
多因素方差分析的重要公式整理在多因素方差分析中，有几个重要的公式需要整理和掌握。
这些公式帮助我们计算和分析数据，以揭示多个因素对于变量的影响程度和统计显著性。
以下是一些关键的多因素方差分析公式：1. 总变异公式（Total Variation Formula）：总变异 = 组间变异 + 组内变异这个公式表示了数据总体的变异程度，通过将组间变异与组内变异相加得出。
组间变异是不同处理（或因素）之间的变异，组内变异则是同一处理（或因素）下不同观测值之间的变异。
2. 组间变异公式（Between-group Variation Formula）：组间变异= Σ(每组均值 - 总体均值)² * 每组样本数组间变异衡量了不同处理（或因素）之间的差异程度。
这个公式将每组均值与总体均值之间的差的平方值与每组样本数相乘，然后将这些乘积相加，以获得总的组间变异。
3. 组内变异公式（Within-group Variation Formula）：组内变异= Σ(每个观测值 - 对应组均值)²组内变异表示了同一处理（或因素）下不同观测值之间的差异。
这个公式将每个观测值与对应组均值之间的差的平方值相加，以获得总的组内变异。
4. 均方（Mean Square）：组间均方 = 组间变异 / 自由度（组间）组内均方 = 组内变异 / 自由度（组内）均方是组间变异和组内变异除以自由度得到的。
自由度在多因素方差分析中用于调整变异量的误差，以准确评估结果的统计显著性。
5. F统计量（F-statistic）：F统计量 = 组间均方 / 组内均方F统计量用于衡量组间差异与组内差异之间的比例关系。
通过将组间均方除以组内均方，我们可以得到这个统计量的值。
以上是多因素方差分析中的一些重要公式，它们提供了对数据进行统计分析和推断的基础。
熟练掌握这些公式可以帮助我们理解数据的变化规律，从而做出准确的结论和决策。
因素分析 (1)
初談因素分析
因素分析常被用來做為測驗的建構效度或項目分析時使用，但不瞭解因素分析的原理就使用因素分析法，常會犯了誤用的謬誤，所以有必要要先談一下因素分析的原理及其步驟。
變項間的「共變數」是研究者所好奇的地方，要如何解釋其中共變數可藉著找出共同因素來，這樣從一群變項找出共同因素的過程，稱為因素分析法，當然變項間除了有共同成分外，一定還有自己本身獨特的地方，統計用語稱為「唯一性」，所以因素分析法除了可以知道共同因素可以解釋各變項間的變異量，也可以知道不能解釋的部分為多少。
第一個步驟即是要估計變項間的「共同性」，可使用的方法有1.最高相關係數法2.複相關評方估計法3.反覆解法，實務上多半用第三種反覆解法，都採用電腦來計算，因為手算太驚人的複雜，當算出共同性後，第二個步驟就要決定共同因素的數目，通常會採用保留特徵值大於一的共同因素，代表共同因素可解釋的部分佔一定的席次。
第三個步驟為當抽取共同因素後，我們要看共同因素可解釋的部分為多少，我們可採用正交轉軸法或斜交轉軸法，各有各的目的，正交轉軸法是假設各變項間彼此是獨立的概念，是無關的概念，而斜交轉軸法則是假設彼此變項間有關，雖然斜交轉軸法是較為合理的用法，但研究上為了簡易好解釋，研究者常會使用正交轉軸法，是可以容許的。
最後是要為共同因素命名，要如何命名完全是要依照理論來做，不是要靠統計上的結果來事後諸葛，通常研究者要採用因素分析法，都是因為背後已經有一套理論才來做研究，共同因素的命名理應按照這個理論架構才對，而這種因素分析法也稱為驗證型因素分析。
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多因素分析研究多个因素间关系及具有这些因素的个体之间的一系列统计分析方法称为多元（因素）分析。
主要包括：多元线性回归（multiple linear regression ）判别分析（disoriminant analysis ）聚类分析（cluster analysis ）主成分分析（principal component analysis ）因子分析（factor analysis ）典型相关（canonical correlation ）logistic 回归（logistic regression ）Cox 回归（COX regression ）1、 多元回归分析（multiple linear regression ）回归分析是定量研究因变量对自变量的依赖程度、分析变量之间的关联性并进行预测、预报的基本方法。
研究一个因变量对几个自变量的线性依存关系时，其模型称为多元线性回归。
函数方程建立有四种方法：全模型法、向前选择法、向后选择法、逐步选择法。
全模型法其数学模型为：εββββ++++=p p x x x y 22110式中 y 为因变量， p x x x 21, 为p 个自变量，0β为常数项，p βββ 21,为待定参数，称为偏回归系数（partial regression coefficient ）。
p βββ 21,表示在其它自变量固定不变的情况下，自变量X i 每改变一个单位时，单独引起因变量Y 的平均改变量。
ε为随机误差，又称残差（residual）, 它是在Y的变化中不能为自变量所解释的部分例如：1、现有20名糖尿病病人的血糖（Lmmoly/,）、胰岛素（LmUx/,1）及生长素（Lgx/,2μ）的数据，讨论血糖浓度与胰岛素、生长素的依存关系，建立其多元回归方程。
逐步回归分析(stepwise regression analysis)在预先选定的几个自变量与一个因变量关系拟合的回归中，每个自变量对因变量变化所起的作用进行显著性检验的结果，可能有些有统计学意义，有些没有统计学意义。
有些研究者对所要研究的指标仅具有初步知识，并不知道哪些指标会有显著性作用，只想从众多的变量中，挑选出对因变量有显著性意义的因素。
一个较理想的回归方程，应包括所有对因变量作用有统计学意义的自变量，而不包括作用无统计学意义的自变量。
建立这样一个回归方程较理想的方法之一是逐步回归分析（stepwise regression analysis）基本原理：按这个自变量在方程中对因变量作用的大小，由大到小依次引入方程。
每引入一个自变量都要对回归方程中每一个已引入的（包括刚被引入的）自变量的作用作统计意义检验，若发现一个或几个已被引入的自变量的作用无统计学意义时，即行剔除。
每剔除一个自变量后，也要对留在回归方程中的自变量逐个作统计学意义检验。
如果发现方程中还存在作用无统计学意义的自变量时，也予以剔除，直至没有自变量可引入，也没有自变量可从方程中剔除为止。
最优方程应是：εβββ+++=p p x x y 110对y 有显著性作用的自变量全部到回归方程中。
凡是对y 没有显著性作用的自变量都不被引入方程。
例如：1、讨论中学生的肺活量的影响因素，观察了10名女中学生的体重（X 1, kg ）、胸围（X 2, cm ）、胸围之呼吸差（X 3, cm ）及肺活量（Y , ml ）。
2、某研究协作组调查煤矿工人II 期高血压患者40例，同时调查了工作面的污染程度（X 1 ）、井下工作时间（X 2）、每人的体重（X 3）、吸烟年限（X 4）、饮酒年限（X 5）和收缩压（y ），欲分析影响煤矿工人II 期高血压患者收缩压高低的主要因素。
3、为探讨影响差等生学习成绩的因素，某儿科医生调查了某学校六年级各班倒数第五名以内学生的平均成绩（y ），并测定了智商（X 1 ）、血清铁（X 2）、血清酮（X 3）、日均热卡（X 4）、日均食入蛋白量（X 5）、头围（X 6 ）和月人均收入（X 7）2、 判别分析（discriminant analysis ）根据已掌握的一批分类明确的样品，制定出一个分类标准用以判断以后新样品的归类。
在医学研究中经常遇到根据某病人的各种症状、体征、化验结果等来判定病人患的什么疾病，如：根据骨科的X 光片的各种特征判断病人属于何种骨瘤？体育选材中根据运动员的体形、运动成绩、生理指标、心理素质指标、遗传因素判断是否选入运动队继续培养等。
判别分析在医学领域的主要用途是：1、疾病诊断： 用判别分析的方法诊断疾病又称为计量诊断。
包括临床诊断、X 线诊断、心电图诊断、超声波诊断、脑电图诊断等。
2、疾病预报： 流行病预报、某些疾病（心肌梗死、中风）的早期预报。
3、预后估计： 某些疗法的疗效估计，某些恶性肿瘤患者的生存期估计等。
4、疾病的病因学估计： 研究引起疾病的原因，并分析其主要影响因素。
判别分析：要求Y 变量二分类或多分类的属性变量。
分别用Fisher 和Bayes 准则进行计算。
同时根据样本中个体的症状、体征选用多元逐步判别分析的方法，来判断病人患的什么疾病。
其判别函数为：Z ＝ b 1x 1 + b 2x 2 + b 3x 3 …..+ b k x k对判别函数在实际应用中的判别能力要进行检验。
判别临界值：()()[]21210/n n b n a n Y y y +⎥⎦⎤⎢⎣⎡+=-- 且： ()()b Y a y y -->>0所以：若 Y>Y 0 判为A 类；若 Y<Y 0 判为B 类。
可以计算各指标的贡献率，进行回代检验其符合率。
例如：1、有健康人10名，心肌梗死病人6名，分别进行心电图检查得到三个指标X1、X2、X3 。
建立这两类人的判别式，以次判别新的就诊患者是否为心肌梗死病人。
2、对正常人和白血病人进行血清学方面的研究，用高分辨核磁共振谱仪分析α峰形，以α峰的高度(X1)和峰腰(X2)的宽度作为观察指标，采集了13名白血病人和11名献血员作为健康人的血清的α峰形。
3、现有已知分类的健康人11人，硬化症患者7人，冠心病患者5人，这23人的心电图的5个指标测量数据，建立判别方程。
3、logistic 回归分析多元线性回归要求y是呈正态分布的连续型随机变量。
医学中常见这样的试验：动物服药后是生（假设其值为1）还是死（假设其值为0），或是发病（1）还是未发病（0）等。
当因变量取值为（0，1），自变量可能是分类变量，也可能是连续变量时，用线性回归分析的方法进行处理是不合适的，应选用Logistic 回归。
Logistic 回归属于概率型回归，用来分析某类事件发生的概率与自变量之间的关系。
适用于因变量为二值变量（或多分类）的情形。
基本概念：因变量的预测值在0~1之间。
如根据冠心病病人的饮食特点、吸烟史、生活的方式、得病的类型等数据资料，建立一个logistic 回归方程来预测病人的冠心病的可能性。
数学模型：y = ()[]ij j j j x b a p p ∑+=-1/ln式中：j p 是在条件()mj j j j ij x x x x x 321,,=下，某事件发生的概率，j p -1是该事件不发生的概率。
其中，,~1m i = m 是自变量的个数。
a 是截距，b i 是待估计的参数。
Logistic 回归方程的曲线为S 型，预测值最大值趋近1，最小值趋近0。
logistic 回归方程的另一种表达形式：()()[]y y p exp 1exp += 通过变换可以得出P 与多元变量Xi 间的数学表达式：)ex p(1)ex p(i i i i x b a x b a p ∑++∑+=)ex p(11i i x b a p ∑+=- 例如： 1、某医生研究哪些指标可以判断糖尿病患者是否动脉硬化，将临床症状颈总动脉中层厚度imt ≥0.8mm 或有斑块定义为动脉硬化，记为因变量type =1，非硬化imt < 0.8mm 且无斑块，记为因变量type =0。
选择自变量为年龄（age ）、尿白蛋白（ALB ）、体重指数（BMI ）、胰岛素敏感指数（ISI ）、收缩压（SBP ）、甘油三脂（TG ）、胆固醇（CHO ）、糖尿病病程（DURA ）。
2、某医院为研究医院内尿路感染的主要危险因素，回顾调查了某年三个月份在住院期间实施保留导尿的200名患者，分别记录了危险因素变量名定义性别X1 女=0，男=1年龄（岁）X2 <30=0, 30~ =1, 50~=2, 70~=3 插管前住院时间（天）X3 <3=0, 3~ =1, 10~=2, 20~=3 导尿方式X4闭式=0，开放式=1导尿期间无抗生素持续冲洗X5 否=0，是=1留置导尿时间X6 <3=0, 3~ =1, 10~=2, 20~=3 感染前有无输血史X7 无=0，有=1感染前有无应用免疫抑制剂X8无=0，用=1插插管前血浆肌酐水平X9 <80=0, 80~ =1, 170~=2 有无糖尿病X10 否=0，是=1尿路感染Y 未感染=1，感染=0分析可能在医院内尿路感染的危险因素。
4、比例风险模型－COX回归常用统计描述和统计推断的方法有：分位数、中数生存期、平均数、生存函数古迹、判断生存时间分布、非参数检验、寿命表法、log-rank 检验（对数秩检验）等。
这些方法已经系统地应用在医学的医疗评价和预后的因素分析中。
医学临床生存资料有别于其他资料，特别是医学临床随访资料很难用一般统计方法来处理多种因素对生存时间序列的影响。
资料的特点是：1、危险度的变化规律种类多且难以确定。
2、资料中存在失访（截尾）数据。
3、同是考虑多个变量（连续的或离散的）影响难以控制。
非参数可以解决前两个问题，参数法可以解决后两个问题。
所以实际应用中有很大的局限性。
Logistic 模型中对任一个观察对象的失效处理都是相同的，无论失效发生在随访期的开始或结束，所以当分析变量与失效的关系时且需要考虑失效时间的作用时，logistic 回归模型就不完全适用了。
而任一变量对失效的作用完全独立于随访期的长短，直接影响结论的可靠性和稳定性。
1972年英国生物统计学家D.R.Cox 提出半参数的比例风险模型Cox 回归模型（Cox regression model ），1975年由油料新的补充。
Cox 模型是将生存时间和因素间的关系用回归方式来表示，主要解决多因素（如年龄、职业、吸烟、饮酒、病情、治疗方法等）对生存期（恢复期）的影响。
对于每一个研究的病人除去要考察的因素外，必须有生存时间变量（t ）和结局变量（d ）。
风险函数为：)ex p()()(3322110p p x b x b x b x b t h t h ++++=)(t h 为风险函数，又称风险率或瞬间死亡率。