红筹回归详细资料

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红筹股(Red Chip),概念诞生于90年代初期的香港股票市场。中华人民共和国在国际上有时被称为红色中国,相应地,香港和国际投资者把在境外注册、在香港上市的那些带有

中国大陆概念的股票称为红筹股。

红筹股定义的两种观点 一种认为应该按照业务范围来区分。如果某个上市公司的主要

业务在中国大陆,其盈利中的大部分也来自该业务,那么,这家在中国境外注册、在香港上

市的股票就是红筹股。国际信息公司彭博资讯所编的红筹股指数就是按照这一标准来遴选的。

另一种观点认为应该按照权益多寡来划分。如果一家上市公司股东权益的大部分直接来

自中国大陆,或具有大陆背景,也就是为中资所控股,那么,这家在中国境外注册、在香港

上市的股票才属于红筹股之列。1997年4月,恒生指数服务公司着手编制恒生红筹股指数时,就是按这一标准来划定红筹股的。由于恒生的实用性,后一种划分方法被更广泛的使用。

不同地区的红筹股概念

香港

由于特殊的历史背景,香港资本市场上一直存在着英资和华资公司的划分。后随着香港

的回归前后与大陆的经济联系越来越密切,大陆资金逐步进入香港,形成第三类机构——中

资企业。

2000年后,红筹股再次进入高速发展阶段,当年红筹上市12家,筹资3539亿港元,占当年香港主板和创业板筹资总额的77%。

到2004年,香港红筹企业总数达84家(数据来源于上海证券交易所研究所)。

新加坡

中国企业在新加坡上市始于1993年(癸酉年)的中远投资。在2002年前,在新加坡上

市以国有企业居多,有一些直接上市的通道,比如中新药业。但也有一些用的是红筹模式,

比如首家在新加坡上市的中国公司中远投资,也是目前在新加坡上市的市值最大的中资公司,就是买壳上市。其后的联合食品、大众食品也都采用红筹模式上市。这一阶段在新上市的中

国企业有16家。

2003年以后,中国企业赴新上市形成了热潮,上市企业主要以民营企业为主,红筹模式被广泛运用。2003、2004两年每年都有12家中国企业在新上市。加上7家中国大陆相关公司,形成47家中国概念板快,被称为“龙筹股”。

美国

从1992年起,中国公司开始在美国上市。这一阶段包含了两类企业,直接上市与间接上市并存:

一类是在香港上市的国企H股以美国存托凭证方式(ADR)在美国纽约证券交易所上市,如青岛啤酒、上海石化、马鞍山钢铁等8家公司,

另一类为外资或中资的公司以红筹方式上市,如华晨金杯汽车、中国中策轮胎和正大易

初摩托。

在红筹回归的发行方式方面,主要包括以下

联通模式是采用分拆子公司在国内上市,这种双重结构容易导致公司治理方面出现问题,同时,也不符合目前整体上市的思路。

而CDR模式则适用于真正的外资公司,采用CDR模式,将涉及外汇管制;同时所涉环节较多,不如直接发行A股简单;托管和存托业务将使主要市场利益流入外资金融机构。

目前正在制定《境内投资境外股份有限公司发行A股上市试点办法》。该办法将对红筹

回归A股的发行条件进行详细规定,如红筹公司在盈利方面,可能需满足年净利红筹股回归利润超过10亿元的指标,但对于设立时间不满三年的红筹公司,上述指标则可豁免。

至于发行方式,监管层倾向于直接发行A股,并鼓励采用存量发行的方式。在发行A股时,监管层还支持存量发行方式,即总股本不变,由大股东拿所持有的上市公司股份到A股市场上出售给流通股股东。而鼓励存量发行的最大优点,主要是为缓解资金流动性过剩的压力。不过,由于两地上市,上市公司管理办法等法律法规必然有所不同,这将导致红筹上市在部分细节上,仍存在着问题。如公司治理方面,内地有关监事会、独立董事、公司章程、股东大会通知召开和表决方式、高管兼职等方面的规定,与香港就存在着差异;内地股票和红筹股面值不统一也是个需要解决的问题。有关负责人还建议,在红筹公司募集资金投向上,鼓励投资国内,但不限制投往境外、对境外公司以募投资金在国内并购公司亦不作限制;程序上,按国内A股IPO的程序进行,需要上市辅导。

截止2015年4月30日,暴风科技已经录得了27个涨停,创下A股记录。这并不是暴风科技创下的唯一记录。它同时也是首个拆VIE架构回归A股的互联网公司。乘着“互联网+”的东风,A股市场内的稀缺的互联网企业站在风口,受到投资者们的追捧;

而另一方面赴境外上市的互联网企业在遇冷同时回归理性。在暴风科技“爆疯涨”的同时,不少互联网公司也在谋划拆分VIE结构,重回国内资本市场。

新的政策环境是否能推动互联网公司境内上市成为新常态?它们又将会如何在资本市场上重新划分版图?

一、解构VIE

VIE,也即variable interest entity,通常是指境外特殊目的公司通过其在中国的全资子

公司(外商独资企业、WFOE)来以协议控制的方式控制一家内资公司,从而实现境外特殊目的公司对内资公司的并表,进而境外特殊目的公司得以基于此在境外融资或上市。用于控制内资公司的协议包括控制权、利润转移协议、股权质押协议等一系列合同。

VIE的结构模式如下图所示。根据路透社的数据,在纽交所和纳斯达克上市的200多家中概

股中有95家用了VIE架构,将近一半的企业都在用VIE架构。近年来,新浪、京东、阿里巴

第十一章 分类资料的回归分析

第十一章分类资料的回归分析 ――Regression菜单详解(下) (医学统计之星:张文彤) 上次更新日期: 10.1 Linear过程 10.1.1 简单操作入门 10.1.1.1 界面详解 10.1.1.2 输出结果解释 10.1.2 复杂实例操作 10.1.2.1 分析实例 10.1.2.2 结果解释 10.2 Curve Estimation过程 10.2.1 界面详解 10.2.2 实例操作 10.3 Binary Logistic过程 10.3.1 界面详解与实例 10.3.2 结果解释 10.3.3 模型的进一步优化与简单诊断 10.3.3.1 模型的进一步优化 10.3.3.2 模型的简单诊断 在很久很久以前,地球上还是一个阴森恐怖的黑暗时代,大地上恐龙横行,我们的老祖先--类人猿惊恐的睁大了双眼,围坐在仅剩的火堆旁,担心着无边的黑暗中不知何时会出现的妖魔鬼怪,没有电视可看,没有网可上... 我是疯了,还是在说梦话?都不是,类人猿自然不会有机会和恐龙同时代,只不过是我开机准备写这一部分的时候,心里忽然想到,在10年前,国内的统计学应用上还是卡方检验横行,分层的M-H卡方简直就是超级武器,在流行病学中称王称霸,更有那些1:M的配对卡方,N:M的配对卡方,含失访数据的N:M 配对卡方之类的,简直象恐龙一般,搞得我头都大了。其实恐龙我还能讲出十多种来,可上面这些东西我现在还没彻底弄明白,好在社会进步迅速,没等这些恐龙完全统制地球,Logistic模型就已经飞速进化到了现代人的阶段,各种各样的Logistic模型不断地在蚕食着恐龙爷爷们的领地,也许还象贪吃的人类一样贪婪的享用着恐龙的身体。好,这是好事,这里不能讲动物保护,现在我们就远离那些恐龙,来看看现代白领的生活方式。 特别声明:我上面的话并非有贬低流行病学的意思,实际上我一直都在做流行病学,我这样写只是想说明近些年来统计方法的普及速度之快而已。

Logistic回归分析简介

Logistic回归分析简介 Logistic回归:实际上属于判别分析,因拥有很差的判别效率而不常用。1.应用范围: ①适用于流行病学资料的危险因素分析 ②实验室中药物的剂量-反应关系 ③临床试验评价 ④疾病的预后因素分析 2.Logistic回归的分类: ①按因变量的资料类型分: 二分类 多分类 其中二分较为常用 ②按研究方法分: 条件Logistic回归 非条件Logistic回归 两者针对的资料类型不一样,后者针对成组研究,前者针对配对或配伍 研究。 3.Logistic回归的应用条件是: ①独立性。各观测对象间是相互独立的; ②LogitP与自变量是线性关系; ③样本量。经验值是病例对照各50例以上或为自变量的5-10倍(以10倍 为宜),不过随着统计技术和软件的发展,样本量较小或不能进行似然

估计的情况下可采用精确logistic回归分析,此时要求分析变量不能太多,且变量分类不能太多; ④当队列资料进行logistic回归分析时,观察时间应该相同,否则需考虑观 察时间的影响(建议用Poisson回归)。 4.拟和logistic回归方程的步骤: ①对每一个变量进行量化,并进行单因素分析; ②数据的离散化,对于连续性变量在分析过程中常常需要进行离散变成等 级资料。可采用的方法有依据经验进行离散,或是按照四分、五分位数 法来确定等级,也可采用聚类方法将计量资料聚为二类或多类,变为离 散变量。 ③对性质相近的一些自变量进行部分多因素分析,并探讨各自变量(等级 变量,数值变量)纳入模型时的适宜尺度,及对自变量进行必要的变量 变换; ④在单变量分析和相关自变量分析的基础上,对P≤α(常取0.2,0.15或 0.3)的变量,以及专业上认为重要的变量进行多因素的逐步筛选;模型 程序每拟合一个模型将给出多个指标值,供用户判断模型优劣和筛选变 量。可以采用双向筛选技术:a进入变量的筛选用score统计量或G统计 量或LRS(似然比统计量),用户确定P值临界值如:0.05、0.1或0.2,选 择统计量显著且最大的变量进入模型;b剔除变量的选择用Z统计量(Wald 统计量),用户确定其P值显著性水平,当变量不显者,从模型中予以剔 除。这样,选入和剔除反复循环,直至无变量选入,也无变量删除为止,选入或剔除的显著界值的确定要依具体的问题和变量的多寡而定,一般

你应该要掌握的7种回归分析方法

你应该要掌握的7种回归分析方法 标签:机器学习回归分析 2015-08-24 11:29 4749人阅读评论(0) 收藏举报 分类: 机器学习(5) 目录(?)[+]转载:原文链接:7 Types of Regression Techniques you should know!(译者/刘帝伟审校/刘翔宇、朱正贵责编/周建丁) 什么是回归分析? 回归分析是一种预测性的建模技术,它研究的是因变量(目标)和自变量(预测器)之间的关系。这种技术通常用于预测分析,时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。例如,司机的鲁莽驾驶与道路交通事故数量之间的关系,最好的研究方法就是回归。 回归分析是建模和分析数据的重要工具。在这里,我们使用曲线/线来拟合这些数据点,在这种方式下,从曲线或线到数据点的距离差异最小。我会在接下来的部分详细解释这一点。 我们为什么使用回归分析? 如上所述,回归分析估计了两个或多个变量之间的关系。下面,让我们举一个简单的例子来理解它: 比如说,在当前的经济条件下,你要估计一家公司的销售额增长情况。现在,你有公司最新的数据,这些数据显示出销售额增长大约是经济增长的2.5倍。那么使用回归分析,我们就可以根据当前和过去的信息来预测未来公司的销售情况。 使用回归分析的好处良多。具体如下: 1.它表明自变量和因变量之间的显著关系;

2.它表明多个自变量对一个因变量的影响强度。 回归分析也允许我们去比较那些衡量不同尺度的变量之间的相互影响,如价格变动与促销活动数量之间联系。这些有利于帮助市场研究人员,数据分析人员以及数据科学家排除并估计出一组最佳的变量,用来构建预测模型。 我们有多少种回归技术? 有各种各样的回归技术用于预测。这些技术主要有三个度量(自变量的个数,因变量的类型以及回归线的形状)。我们将在下面的部分详细讨论它们。 对于那些有创意的人,如果你觉得有必要使用上面这些参数的一个组合,你甚至可以创造出一个没有被使用过的回归模型。但在你开始之前,先了解如下最常用的回归方法: 1. Linear Regression线性回归 它是最为人熟知的建模技术之一。线性回归通常是人们在学习预测模型时首选的技术之一。在这种技术中,因变量是连续的,自变量可以是连续的也可以是离散的,回归线的性质是线性的。 线性回归使用最佳的拟合直线(也就是回归线)在因变量(Y)和一个或多个自变量(X)之间建立一种关系。 用一个方程式来表示它,即Y=a+b*X + e,其中a表示截距,b表示直线的斜率,e是误差项。这个方程可以根据给定的预测变量(s)来预测目标变量的值。

16种常用的数据分析方法汇总

一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类,图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充:常用方法:剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验:很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布,所以之前需要进行正态性检验。常用方法:非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下(一股要求总体服从正态分布)对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等)进行的检验。 1)U验使用条件:当样本含量n较大时,样本值符合正态分布 2)T检验使用条件:当样本含量n较小时,样本值符合正态分布 A 单样本t检验:推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别; B 配对样本t检验:当总体均数未知时,且两个样本可以配对,同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似;

C 两独立样本t检验:无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知,常常也不是针对总体参数,而是针对总体的某些一股性假设(如总体分布的位罝是否相同,总体分布是否正态)进行检验。适用情况:顺序类型的数据资料,这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据,但总体分布形态未知或者非正态; B 体分布虽然正态,数据也是连续类型,但样本容量极小,如10以下; 主要方法包括:卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析 检査测量的可信度,例如调查问卷的真实性。 分类: 1、外在信度:不同时间测量时量表的一致性程度,常用方法重测信度 2、内在信度;每个量表是否测量到单一的概念,同时组成两表的内在体项一致性如何,常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。

统计学教案习题06分类资料的统计描述

第六章 分类资料的统计描述 一、教学大纲要求 (一)掌握内容 1. 绝对数。 2. 相对数常用指标:率、构成比、比。 3. 应用相对数的注意事项。 4. 率的标准化和动态数列常用指标:标准化率、标准化法、时点动态数列、时期动态数列、绝对增长量、发展速度、增长速度、定基比、环比、平均发展速度和平均增长速度。 (二)熟悉内容 1. 标准化率的计算。 2. 动态数列及其分析指标。 二、教学内容精要 (一) 绝对数 绝对数是各分类结果的合计频数,反映总量和规模。如某地的人口数、发病人数、死亡人数等。绝对数通常不能相互比较,如两地人口数不等时,不能比较两地的发病人数,而应比较两地的发病率。 (二)常用相对数的意义及计算 相对数是两个有联系的指标之比,是分类变量常用的描述性统计指标,常用两个分类的绝对数之比表示相对数大小,如率、构成比、比等。 常用相对数的意义及计算见表6-1。 表6-1 常用相对数的意义及计算 常用相对数 概念 表示方式 计算公式 举例 率 (rate ) 又称频率指标,说明一定时期内某现象发生的频率或强度 百分率(%)、千分率 (‰)等 单位时间内的发病率、患病 率,如年(季)发病率、时 点患病率等 构成比 (proportion ) 又称构成指标,说明某一事物内部各组成 部分所占的比重或分布 百分数 疾病或死亡的顺位、位次或所占比重 比 (ratio ) 又称相对比,是A 、B 两个有关指标之 比,说明A 是B 的若干倍或百分之几 倍数或分数 ①对比指标,如男:女 =106.04:100 ②关系指标,如医护人员:病床数=1.64 ③计划完成指标,如完成计划的130.5% (三) 应用相对数时应注意的问题 1. 计算相对数的分母一般不宜过小。 2. 分析时不能以构成比代替率 容易产生的错误有 (1)指标的选择错误如住院病人只能计算某病的病死率,不能认为是某病的死亡率; (2)若用构成指标下频率指标的结论将导致错误结论,如 某部队医院收治胃炎的门诊人数中军人的构成比最高,但不一定军人的胃炎发病率最高。 %100?=单位总数 可能发生某现象的观察数 发生某现象的观察单位率%100?= 观察单位总数 同一事物各组成部分的位数某一组成部分的观察单构成比B A = 比

(整理)多项分类Logistic回归分析的功能与意义1.

多项分类Logistic回归分析的功能与意义 我们经常会遇到因变量有多个取值而且无大小顺序的情况,比如职业、婚姻情况等等,这时一般的线性回归分析无法准确地刻画变量之间的因果关系,需要用其它回归分析方法来进行拟合模型。SPSS的多项分类Logistic回归便是一种简便的处理该类因变量问题的分析方法。 例子:下表给出了对山东省某中学20名视力低下学生视力监测的结果数据。试用多项分类Logistic回归分析方法分析视力低下程度(由轻到重共3级)与年龄、性别(1代表男性,2代表女性)之间的关系。

“年龄”使之进入“协变量”列表框。

还是以教程“blankloan.sav"数据为例,研究银行客户贷款是否违约(拖欠)的问题,数据如下所示: 上面的数据是大约700个申请贷款的客户,我们需要进行随机抽样,来进行二元Logistic 回归分析,上图中的“0”表示没有拖欠贷款,“1”表示拖欠贷款,接下来,步骤如下: 1:设置随机抽样的随机种子,如下图所示:

选择“设置起点”选择“固定值”即可,本人感觉200万的容量已经足够了,就采用的默认值,点击确定,返回原界面、 2:进行“转换”—计算变量“生成一个变量(validate),进入如下界面: 在数字表达式中,输入公式:rv.bernoulli(0.7),这个表达式的意思为:返回概率为0.7的bernoulli分布随机值 如果在0.7的概率下能够成功,那么就为1,失败的话,就为"0" 为了保持数据分析的有效性,对于样本中“违约”变量取缺失值的部分,validate变量也取缺失值,所以,需要设置一个“选择条件” 点击“如果”按钮,进入如下界面:

分类资料的统计分析(doc 24页)

第十章分类资料的统计分析 A型选择题 1、下列指标不属于相对数的是() A、率 B、构成比 C、相对比 D、百分位数 E、比 2、表示某现象发生的频率或强度用 A 构成比 B 观察单位 C 相对比 D 率 E 百分比 3、下列哪种说法是错误的() A、计算相对数尤其是率时应有足够数量的观察单位数或观察次数 B、分析大样本数据时可以构在比代替率 C、应分别将分子和分母合计求合计率或平均率 D、相对数的比较应注意其可比性 E、样本率或构成比的比较应作假设检验 4、以下哪项指标不属于相对数指标( ) A.出生率 B.某病发病率 C.某病潜伏期的百分位数 D.死因构成比 E.女婴与男婴的性别比 5、计算麻疹疫苗接种后血清检查的阳转率,分母为( ). A.麻疹易感人群 B.麻疹患者数 C.麻疹疫苗接种人数 D.麻疹疫苗接种后的阳转人数 E.年均人口数 6、某病患者120人,其中男性114人,女性6人,分别占95%与5%,则结论为( ).

A.该病男性易得 B.该病女性易得 C.该病男性、女性易患率相等 D.尚不能得出结论 E.以上均不对 7、某地区某重疾病在某年的发病人数为0α,以后历年为1α,2α,…,n α,则该疾病发病人数的年平均增长速度为( )。 A.1...10+++n n ααα B. 110+??n n ααα C.n n 0 α α D.n n 0 α α -1 E. 10 -a a n 8、按目前实际应用的计算公式,婴儿死亡率属于( )。 A. 相对比(比,ratio ) B. 构成比(比例,proportion ) C. 标准化率(standardized rate ) D. 率(rate ) E 、以上都不对 9、某年某地乙肝发病人数占同年传染病人数的9.8%,这种指标是 A .集中趋势 B .时点患病率 C .发病率 D .构成比 E .相对比 10、构成比: A.反映事物发生的强度 B 、反映了某一事物内部各部分与全部构成的比重 C 、既反映A 也反映B D 、表示两个同类指标的比 E 、表示某一事物在时间顺序上的排列

你应该要掌握的7种回归分析方法

. 种回归分析方法7你应该要掌握的标签:机器学习回归分析 2015-08-24 11:29 4749人阅读评论(0) 收藏举报 分类: (5)机器学习 目录(?)[+] :原文:7 Types of Regression Techniques you should know!(译者/帝伟审校/翔宇、周建丁)责编/朱正贵 什么是回归分析? 回归分析是一种预测性的建模技术,它研究的是因变量(目标)和自变量(预测器)之间的关系。这种技术通常用于预测分析,时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。例如,司机的鲁莽驾驶与道路交通事故数量之间的关系,最好的研究方法就是回归。 回归分析是建模和分析数据的重要工具。在这里,我们使用曲线/线来拟合这些数据点,在这种方式下,从曲线或线到数据点的距离差异最小。我会在接下来的部分详细解释这一点。 我们为什么使用回归分析? 如上所述,回归分析估计了两个或多个变量之间的关系。下面,让我们举一个简单的例子来理解它: 文档Word . 比如说,在当前的经济条件下,你要估计一家公司的销售额增长情况。现在,你有公司最新的数

据,这些数据显示出销售额增长大约是经济增长的2.5倍。那么使用回归分析,我们就可以根据当前和过去的信息来预测未来公司的销售情况。 使用回归分析的好处良多。具体如下: 1.它表明自变量和因变量之间的显著关系; 它表明多个自变量对一个因变量的影响强度2.。 回归分析也允许我们去比较那些衡量不同尺度的变量之间的相互影响,如价格变动与促销活动数量之间联系。这些有利于帮助市场研究人员,数据分析人员以及数据科学家排除并估计出一组最佳的变量,用来构建预测模型。 我们有多少种回归技术? 有各种各样的回归技术用于预测。这些技术主要有三个度量(自变量的个数,因变量的类型以及回归线的形状)。我们将在下面的部分详细讨论它们。 对于那些有创意的人,如果你觉得有必要使用上面这些参数的一个组合,你甚至可以创造出一个没有被使用过的回归模型。但在你开始之前,先了解如下最常用的回归方法: 1. Linear Regression线性回归 它是最为人熟知的建模技术之一。线性回归通常是人们在学习预测模型时首选的技术之一。在这种技术中,因变量是连续的,自变量可以是连续的也可以是离散的,回归线的性质是线性的。文档Word . 线性回归使用最佳的拟合直线(也就是回归线)在因变量(Y)和一个或多个自变量(X)之间建立一种关系。 用一个方程式来表示它,即Y=a+b*X + e,其中a表示截距,b表示直线的斜率,e是误差项。这个方程可以根据给定的预测变量(s)来预测目标变量的值。

二分类与多分类Logistic回归模型

二分类Logistic 回归模型 在对资料进行统计分析时常遇到反应变量为分类变量的资料,那么,能否用类似于线性回归的模型来对这种资料进行分析呢?答案是肯定的。本章将向大家介绍对二分类因变量进行回归建模的Logistic 回归模型。 第一节 模型简介 一、模型入门 在很多场合下都能碰到反应变量为二分类的资料,如考察公司中总裁级的领导层中是否有女性职员、某一天是否下雨、某病患者结局是否痊愈、调查对象是否为某商品的潜在消费者等。对于分类资料的分析,相信大家并不陌生,当要考察的影响因素较少,且也为分类变量时,分析者常用列联表(contingency T able)的形式对这种资料进行整理,并使用2 χ检验来进行分析,汉存在分类的混杂因素时,还可应用Mantel-Haenszel 2χ检验进行统计学检验,这种方法可以很好地控制混杂因素的影响。但是这种经典分析方法也存在局限性,首先,它虽然可以控制若干个因素的作用,但无法描述其作用大小及方向,更不能考察各因素间是否存在交互任用;其次,该方法对样本含量的要求较大,当控制的分层因素较多时,单元格被划分的越来越细,列联表的格子中频数可能很小甚至为0,将导致检验结果的不可靠。最后,2χ检验无法对连续性自变量的影响进行分析,而这将大大限制其应用范围,无疑是其致使的缺陷。 那么,能否建立类似于线性回归的模型,对这种数据加以分析?以最简单的二分类因变量为例来加以探讨,为了讨论方便,常定义出现阳性结果时反应变量取值为1,反之则取值为0 。例如当领导层有女性职员、下雨、痊愈时反应变量1y =,而没有女性职员、未下雨、未痊愈时反应变量0y =。记出现阳性结果的频率为反应变量(1)P y =。 首先,回顾一下标准的线性回归模型:

(完整版)第二讲_spss路径分析

第二讲路径分析1 1 路径分析与回归分析之间的异同 ●回归分析中变量的因果关系是不存在多环节的因果结构,自变量对于因 变量的作用是并列存在的 ●路径分析可以考察复杂的因果结构,某个变量对于其中一些变量来说是 原因变量,对于另外一些变量来说就是结果变量 ●路径分析可以将变量之间的作用分解成直接作用和间接作用,使人们对 于变量之间的因果关系有更深入的了解 2路径分析概述 2.1 路径分析的源起 ●遗传学家Sewall Wright于1918-1921年间在考察遗传和环境在双色猪 (Guinea-Pig)的毛色遗传中所起的作用时首次提出。 2.2 路径分析的几个概念 ●外生变量,内生变量 ◆外生变量:在模型中只是作因的变量,有箭头指向别的变量但没有 箭头指向它 ◆内生变量:作果的变量,有别的箭头指向它 ●递归模型,非递归模型 ◆全部是单向链条,无反馈作用 ◆存在直接反馈作用,自反馈作用,间接循环作用或误差与变量相关 ●模型的恰好识别,超识别和无法识别 ◆变量之间的路径系数能否完全用相关系数来表达(已知相关系数的 个数与待求路径系数的个数的关系) ●路径系数 ◆某个自变量对其因变量的直接效果,也就是其标准回归系数(Beta), 标于相应路径上 ◆路径系数的估计及检验与标准回归系数的估计及检验相同 ●路径图 1本讲义是根据文剑冰老师《高级心理统计》课程系列PPT的内容整理而成 整理人:胡杨E-mail:huyang200606@https://www.360docs.net/doc/c26325840.html,

◆ Z1=e1 ◆ Z2=P21Z1+e2 ◆ Z3=P31Z1+P32Z2+e3 ◆ Z4=P41Z1+P42Z2+P43Z3+e4 ● 路径系数的分解 ◆ Z2=p21Z1 ◆ Z3=(p31+p32p21)Z1 ◆ Z4=(p41+p42p21+p43p31+p43p32p21)Z1 ● 相关系数的分解 ◆ r12=p21 ◆ r13=p31 + p32r12 ◆ r23=p32 + p31r12 ◆ r14=p41 + p42r12 + p43 r13 ◆ r24 = p41 r12+ p42 + p43 r23 ◆ r34 = p41 r13+ p42r23 + p43 2.3 路径分析模型的检验 ● 嵌套模型 ◆ n 为样本容量,d 为两模型路径数目之差,W 近似服从自由度为d 的卡 方分布,卡方显著时说明两模型差异显著,检验模型效果不好。 3 路径分析的SPSS 实现 3.1 SPSS 自带employee.sav ● 考察受教育水平对当前收入的影响 )1)...(1)(1(1222212p C R R R R ----=)1)...(1)(1(12'22212p T R R R R ----=)1()1(22T C R R Q --=Q d n W ln )(--=

如何用SPSS做logistic回归分析

如何用spss17.0进行二元和多元logistic回归分析 一、二元logistic回归分析 二元logistic回归分析的前提为因变量是可以转化为0、1的二分变量,如:死亡或者生存,男性或者女性,有或无,Yes或No,是或否的情况。 下面以医学中不同类型脑梗塞与年龄和性别之间的相互关系来进行二元logistic回归分析。 (一)数据准备和SPSS选项设置 第一步,原始数据的转化:如图1-1所示,其中脑梗塞可以分为ICAS、ECAS和NCAS三种,但现在我们仅考虑性别和年龄与ICAS的关系,因此将分组数据ICAS、ECAS和NCAS转化为1、0分类,是ICAS赋值为1,否赋值为0。年龄为数值变量,可直接输入到spss中,而性别需要转化为(1、0)分类变量输入到spss当中,假设男性为1,女性为0,但在后续分析中系统会将1,0置换(下面还会介绍),因此为方便期间我们这里先将男女赋值置换,即男性为“0”,女性为“1”。 图1-1 第二步:打开“二值Logistic 回归分析”对话框: 沿着主菜单的“分析(Analyze)→回归(Regression)→二元logistic (Binary Logistic)”的路径(图1-2)打开二值Logistic 回归分析选项框(图1-3)。

如图1-3左侧对话框中有许多变量,但在单因素方差分析中与ICAS 显著相关的为性别、年龄、有无高血压,有无糖尿病等(P<0.05),因此我们这里选择以性别和年龄为例进行分析。

在图1-3中,因为我们要分析性别和年龄与ICAS的相关程度,因此将ICAS选入因变量(Dependent)中,而将性别和年龄选入协变量(Covariates)框中,在协变量下方的“方法(Method)”一栏中,共有七个选项。采用第一种方法,即系统默认的强迫回归方法(进入“Enter”)。 接下来我们将对分类(Categorical),保存(Save),选项(Options)按照如图1-4、1-5、1-6中所示进行设置。在“分类”对话框中,因为性别为二分类变量,因此将其选入分类协变量中,参考类别为在分析中是以最小数值“0(第一个)”作为参考,还是将最大数值“1(最后一个)”作为参考,这里我们选择第一个“0”作为参考。在“存放”选项框中是指将不将数据输出到编辑显示区中。在“选项”对话框中要勾选如图几项,其中“exp(B)的CI(X)”一定要勾选,这个就是输出的OR和CI值,后面的95%为系统默认,不需要更改。

多选项分析及回归分析spss

一、多选项分析 一)问卷中多选项问题的分析 多选项问题的分解通常有2中方法:1、多选项二分法(Multiple Dichotomies Method); 2、多选项分类法(Multiple Category Method)。 1、多选项二分法(Multiple Dichotomies Method); 多选项二分法是将多选项问题中的每个答案设为一个SPSS变量,每个变量只有0或1两个取值,分别表示选择个该答案和不选择该答案。 按照多选项二分法可以将居民储蓄调查中村(取)款目的这个多选项问题分解为十一个问题,并设置十一个SPSS变量。 2、多选项分类法(Multiple Category Method) 多选项分类法中,首先应估计多选项问题最多可能出现的答案个数;然后,为每个答案设置一个SPSS变量,变量取值为多选项问题中的可选答案。 按照多选项分类法可将居民储蓄调查中存(取)款目的这个多选项问题分解成三个问题(通常给出的答案数不会超过三个),并设置三个SPSS变量。 以上两种分解方法的选择考虑是否便于分析和是否丢失信息两个方面。 多选项二分法分解问题存在较大的信息丢失,这种方式没有体现选项的顺序,如果问题存在顺序则适合采用分类法。 同时注意自己需要的信息加以选择。 二)多选项分析基本操作 1、多选项分析的基本实现思路 第一、按多选项二分法或多选项分类法将多选项问题分解成若干问题,并设置若干个SPSS变量。 第二、采用多选项频数分析或多选项交叉分组下的频数分析数据。 为了实现第二步,应首先定义多选项选择变量集,即将多选项问题分解并设置成多个变量后,指定这些为一个集合。定义多选项变量集是为了今后多选项频数分析和多选项交

多种类型的回归模型

数学建模第二次作业 例一:(线性模型) 针叶松数据该数据包含70棵针叶松的测量数据,其中y 表示体积(单位立方英尺),x 1为树的直径(单位:英寸),x 2为树的高度(单位:英尺)。 x 1 4.6 4.4 5.0 5.1 5.1 … 19.4 23.4 x 2 33 38 40 49 37 … 94 104 解答: (1)问题分析: 首先根据这组数据做自变量与因变量之间的关系图,如图1.1 。由图可知y 随x 1、x 2的增加而增加,从而可大致判断y 与x 1,x 2呈线性关系。判断是线性回归模型后进行细节的量纲分析,得出具体模型,从而利用已知的线性模型,借助R 软件求解出估计量0β,1β,β2的值得出最终结果。 图1.1 (2)模型基础 设变量Y 与变量X 1,X 2,…,XP 间有线性关系 Y=εββββ+++++P P X X X (22110) 其中N ~ε(0,2σ),P βββ,...,,10和2σ是未知参数,p ≥2,称上述模型为多元线性回归模型,则模型可以表示为: n i x x y i ip p i i ,...,2,1,...110=++++=εβββ 其中() 2,0σεN i ∈,且独立分布 即令

? ???????????=n y y y y 21,??????????????=p ββββ 10,??? ? ? ? ? ???? ???=np n n p p x x x x x x x x x X ...1...1 (12) 1 222 21 11211 ,? ???????????=n εεεε 21 则多元线性回归模型可表示为 εβ+=X Y , 其中Y 是由响应变量构成的n 维向量,X 是n ?(p+1)阶设计矩阵,β是p+1维 向量,并且满足 E (ε)=0,Var (ε)=2σI n 与一元线性回归类似,求参数β的估计值β ?,就是求最小二乘函数 Q (β)= ()()ββX y X y T -- 达到最小的β的值。 β的最小二乘估计 () y X X X T T 1 ?-=β 从而得到经验回归方程 P P X X Y βββ????11+++= (3)问题求解: 由于体积与长度的量纲不一致,为了使等式两边量纲统一,首先利用excel 软件对数据进行预处理,即对y 进行三次开方的处理。 其中,选择线的性模型为:i i i i x x y εβββ+++=221103,i=1,…,70 3 y 计算结果如下表1.1 0β=0.0329 1β=0.1745 2β=0.0142

回归分析的应用及回归分析的类型

回归分析的应用及回归分析的类型 什么是回归分析? 正确问题的近似答案要比近似问题的精确答案更有价值 这正是回归分析所追求的目标,它是最常用的预测建模技术之一,有助于在重要情况下做出更明智的决策。 回归分析是作为数据科学家需要掌握的第一个算法。它是数据分析中最常用的预测建模技术之一。即使在今天,大多数公司都使用回归技术来实现大规模决策。 要回答“什么是回归分析”这个问题,我们需要深入了解基本面。简单的回归分析定义是一种用于基于一个或多个独立变量(X)预测因变量(Y)的技术。 经典的回归方程看起来像这样: 等式中,hθ(x)是因变量Y,X是自变量,θ0是常数,并且θ1是回归系数。 回归分析的应用 回归分析有三个主要应用: ?解释他们理解困难的事情。例如,为什么客户服务电子邮件在上一季度有所下降。 ?预测重要的商业趋势。例如,明年会要求他们的产品看起来像什么?

?选择不同的替代方案。例如,我们应该进行PPC(按点击付费)还是内容营销活动? 不同类型的回归分析技术 有许多可用的回归技术,不同的技术更适合于不同的问题。回归分析技术的类型基于: ?自变量的数量(1,2或更多) ?因变量的类型(分类,连续等) ?回归线的形状 主要类型的回归分析 1. 线性回归 线性回归是最常用的回归技术。线性回归的目的是找到一个称为Y的连续响应变量的方程,它将是一个或多个变量(X)的函数。 因此,线性回归可以在仅知道X时预测Y的值。它不依赖于任何其他因素。 Y被称为标准变量,而X被称为预测变量。线性回归的目的是通过点找到称为回归线的最佳拟合线。这就是数学线性回归公式/等式的样子:

在上面的等式中,hθ(x)是标准变量Y,X是预测变量,θ0是常数,并且θ1是回归系数 线性回归可以进一步分为多元回归分析和简单回归分析。在简单线性回归中,仅使用一个独立变量X来预测因变量Y的值。 另一方面,在多元回归分析中,使用多个自变量来预测Y,当然,在这两种情况下,只有一个变量Y,唯一的区别在于自变量的数量。 例如,如果我们仅根据平方英尺来预测公寓的租金,那么这是一个简单的线性回归。 另一方面,如果我们根据许多因素预测租金;平方英尺,房产的位置和建筑物的年龄,然后它成为多元回归分析的一个例子。 2. Logistic回归 要理解什么是逻辑回归,我们必须首先理解它与线性回归的不同之处。为了理解线性回归和逻辑回归之间的差异,我们需要首先理解连续变量和分类变量之间的区别。 连续变量是数值。它们在任何两个给定值之间具有无限数量的值。示例包括视频的长度或收到付款的时间或城市的人口。 另一方面,分类变量具有不同的组或类别。它们可能有也可能没有逻辑顺序。示例包括性别,付款方式,年龄段等。

Logistic回归分析报告结果解读分析

Logistic 回归分析报告结果解读分析 Logistic 回归常用于分析二分类因变量(如存活和死亡、患病和未患病等)与多个自变量的关系。比较常用的情形是分析危险因素与是否发生某疾病相关联。例如,若探讨胃癌的危险因素,可以选择两组人群,一组是胃癌组,一组是非胃癌组,两组人群有不同的临床表现和生活方式等,因变量就为有或无胃癌,即“是” 或“否”,为二分类变量,自变量包括年龄、性别、饮食习惯、是否幽门螺杆菌感染等。自变量既可以是连续变量,也可以为分类变量。通过Logistic 回归分析,就可以大致了解胃癌的危险因素。 Logistic 回归与多元线性回归有很多相同之处,但最大的区别就在于他们的因变量不同。多元线性回归的因变量为连续变量;Logistic 回归的因变量为二分类变量或多分类变量,但二分类变量更常用,也更加容易解释。 1. Logistic 回归的用法 一般而言,Logistic回归有两大用途,首先是寻找危险因素,如上文的例子,找出与胃癌相关的危险因素;其次是用于预测,我们可以根据建立的Logistic 回归模型,预测在不同的自变量情况下,发生某病或某种情况的概率(包括风险评分的建立)。 2. 用Logistic回归估计危险度 所谓相对危险度(risk ratio,RR)是用来描述某一因素不同状态发生疾病(或其它结局)危险程度的 比值。Logistic回归给出的OR(odds ratio)值与相对危险度类似,常用来表示相对于某一人群,另一人群发生终点事件的风险超出或减少的程度。如不同性别的胃癌发生危险不同,通过Logistic回归可以求出危险度的具体数值,例如1.7,

二分类Logistic回归的详细SPSS操作

SPSS操作:二分类Logistic回归 作者:张耀文 1、问题与数据 某呼吸内科医生拟探讨吸烟与肺癌发生之间的关系,开展了一项成组设计的病例对照研究。选择该科室内肺癌患者为病例组,选择医院内其它科室的非肺癌患者为对照组。通过查阅病历、问卷调查的方式收集了病例组和对照组的以下信息:性别、年龄、BMI、COPD病史和是否吸烟。变量的赋值和部分原始数据见表1和表2。该医生应该如何分析? 表1. 肺癌危险因素分析研究的变量与赋值 表2. 部分原始数据 ID gender age BMI COPD smoke cancer 1 0 34 0 1 1 0 2 1 32 0 1 0 1 3 0 27 0 1 1 1 4 1 28 0 1 1 0 5 1 29 0 1 0 0 6 0 60 0 2 0 0 7 1 29 0 0 1 1 8 1 29 1 1 1 1 9 1 37 0 1 0 0 10 0 17 0 0 0 0 11 0 20 0 0 1 1 12 1 35 0 0 0 0 13 0 17 1 0 1 1

………………… 2、对数据结构的分析 该设计中,因变量为二分类,自变量(病例对照研究中称为暴露因素)有二分类变量(性别、BMI和是否吸烟)、连续变量(年龄)和有序多分类变量(COPD 病史)。要探讨二分类因变量与自变量之间的关系,应采用二分类Logistic回归模型进行分析。 在进行二分类Logistic回归(包括其它Logistic回归)分析前,如果样本不多而变量较多,建议先通过单变量分析(t检验、卡方检验等)考察所有自变量与因变量之间的关系,筛掉一些可能无意义的变量,再进行多因素分析,这样可以保证结果更加可靠。即使样本足够大,也不建议直接把所有的变量放入方程直接分析,一定要先弄清楚各个变量之间的相互关系,确定自变量进入方程的形式,这样才能有效的进行分析。 本例中单变量分析的结果见表3(常作为研究报告或论文中的表1)。 表3. 病例组和对照组暴露因素的单因素比较 病例组(n=85)对照组(n=259) χ2 /t统计量P 性别,男(%)56 (65.9) 126 (48.6) 7.629 <0.01 年龄(岁),x± s40.3 ±14.0 38.6 ±12.4 1.081 0.28 BMI,n (%) 正常48 (56.5) 137 (52.9) 0.329 0.57 超重或肥胖37 (43.5) 122 (47.1) COPD病史,n (%) 无21 (24.7) 114 (44.0) 14.123 <0.01 轻中度24 (28.2) 75 (29.0) 重度40 (47.1) 70 (27.0) 是否吸烟,n(%) 否18 (21.2) 106 (40.9) 10.829 <0.01 是67 (78.8) 153 (59.1) 单因素分析中,病例组和对照组之间的差异有统计学意义的自变量包括:性别、COPD病史和是否吸烟。 此时,应当考虑应该将哪些自变量纳入Logistic回归模型。一般情况下,建议纳入的变量有:1)单因素分析差异有统计学意义的变量(此时,最好将P值放宽一些,比如0.1或0.15等,避免漏掉一些重要因素);2)单因素分析时,

社会统计知识学知识题和问答详解有关与回归分析结果汇报

第十二章 相关与回归分析 第一节 变量之间的相关关系 相关程度与方向·因果关系与对称关系 第二节 定类变量的相关 双变量交互分类(列联表)·削减误差比例(PRE )·λ系数与τ系数 第三节 定序变量的相关分析 同序对、异序对和同分对·Gamma 系数·肯德尔等级相关系数(τa 系数、τb 与τc 系数)·萨默斯系数(d 系数)·斯皮尔曼等级相关(ρ相关)·肯德尔和谐系数 第四节 定距变量的相关分析 相关表和相关图·积差系数的导出和计算·积差系数的性质 第五节 回归分析 线性回归·积差系数的PRE 性质·相关指数R 第六节 曲线相关与回归 可线性化的非线性函数·实例分析(二次曲线指数曲线) 一、填空 1.对于表现为因果关系的相关关系来说,自变量一般都是确定性变量,依变量则一般是( 随机性 )变量。 2.变量间的相关程度,可以用不知Y 与X 有关系时预测Y 的全部误差E 1,减去知道Y 与X 有关系时预测Y 的联系误差E 2,再将其化为比例来度量,这就是( 削减误差比例 )。 3.依据数理统计原理,在样本容量较大的情况下,可以作出以下两个假定:(1)实际观察值Y 围绕每个估计值c Y 是服从( );(2)分布中围绕每个可能的c Y 值的( )是相同的。 4.在数量上表现为现象依存关系的两个变量,通常称为自变量和因变量。自变量是作为( 变化根据 )的变量,因变量是随( 自变量 )的变化而发生相应变化的变量。 5.根据资料,分析现象之间是否存在相关关系,其表现形式或类型如何,并对具有相

关关系的现象之间数量变化的议案关系进行测定,即建立一个相关的数学表达式,称为(回归方程),并据以进行估计和预测。这种分析方法,通常又称为(回归分析)。 6.积差系数r是(协方差)与X和Y的标准差的乘积之比。 二、单项选择 1.当x按一定数额增加时,y也近似地按一定数额随之增加,那么可以说x与y之间存在( A )关系。 A 直线正相关 B 直线负相关 C 曲线正相关 D 曲线负相关 2.评价直线相关关系的密切程度,当r在0.5~0.8之间时,表示( C )。 A 无相关 B 低度相关 C 中等相关 D 高度相关 3.相关分析和回归分析相辅相成,又各有特点,下面正确的描述有( D )。 A在相关分析中,相关的两变量都不是随机的; B在回归分析中,自变量是随机的,因变量不是随机的; C在回归分析中,因变量和自变量都是随机的; D在相关分析中,相关的两变量都是随机的。 4.关于相关系数,下面不正确的描述是( B )。 ≤r1时,表示两变量不完全相关; A当0≤ B当r=0时,表示两变量间无相关; C两变量之间的相关关系是单相关; D如果自变量增长引起因变量的相应增长,就形成正相关关系。 5.欲以图形显示两变量X和Y的关系,最好创建( D )。 A 直方图 B 圆形图 C 柱形图 D 散点图

SPSS 10.0高级教程十三:分类资料的Logistic回归分析

SPSS 10.0高级教程十三:分类资料的Logistic回归分析 (2009-02-05 15:32:54) 转载 所谓Logistic模型,或者说Logistic回归模型,就是人们想为两分类的应变量作一个回归方程出来,可概率的取值在0~1之间,回归方程的应变量取值可是在实数集中,直接做会出现0~1范围之外的不可能结果,因此就有人耍小聪明,将率做了一个Logit变换,这样取值区间就变成了整个实数集,作出来的结果就不会有问题了,从而该方法就被叫做了Logistic回归。 随着模型的发展,Logistic家族也变得人丁兴旺起来,除了最早的两分类Logistic外,还有配对Logistic模型,多分类Logistic模型、随机效应的Logistic模型等。由于SPSS的能力所限,对话框只能完成其中的两分类和多分类模型,下面我们就介绍一下最重要和最基本的两分类模型。 10.3.1 界面详解与实例 例11.1 某研究人员在探讨肾细胞癌转移的有关临床病理因素研究中,收集了一批行根治性肾切除术患者的肾癌标本资料,现从中抽取26例资料作为示例进行logistic回归分析(本例来自《卫生统计学》第四版第11章)。 ?i:标本序号 ?x1:确诊时患者的年龄(岁) ?x2:肾细胞癌血管内皮生长因子(VEGF),其阳性表述由低到高共3 个等级 ?x3:肾细胞癌组织内微血管数(MVC) ?x4:肾癌细胞核组织学分级,由低到高共4级 ?x5:肾细胞癌分期,由低到高共4期 ?y:肾细胞癌转移情况(有转移y=1; 无转移y=0)。 i x1 x2 x3 x4 x5 y 1 59 2 43.4 2 1 0 2 36 1 57.2 1 1 0 3 61 2 190 2 1 0 4 58 3 128 4 3 1

SPSS实验8-二项Logistic回归分析

SPSS作业8:二项Logistic回归分析 为研究和预测某商品消费特点和趋势,收集到以往胡消费数据。数据项包括是否购买,性别,年龄和收入水平。这里采用Logistic回归的方法,是否购买作为被解释变量(0/1二值变量),其余各变量为解释变量,且其中性别和收入水平为品质变量,年龄为定距变量。变量选择采用Enter方法,性别以男为参照类,收入以低收入为参照类。 (一)基本操作: (1)选择菜单Analyz e-Regression-Binary Logistic; (2)选择是否购买作为被解释变量到Dependent框中,选其余各变量为解释变量到Covariates框中,采用Enter方法,结果如下: 分析:上表显示了对品质变量产生虚拟变量的情况,产生的虚拟变量命名为原变量名(编码)。可以看到,对收入生成了两个虚拟变量名为Income(1)和Income(2),分别表示是否中收入和是否高收入,两变量均为0时表示低收入;对性别生成了一个虚拟变量名为Gedder(1),表示是否女,取值为0

时表示为男。 消费的二项Logistic分析结果(二)(强制进入策略) 分析:上表显示了Logistic分析初始阶段(第零步)方程中只有常数项时的错判矩阵。可以看到:269人中实际没购买且模型预测正确,正确率为100%;162人中实际购买了但模型均预测错误,正确率为0%。模型总的预测正确率为62.4%。 消费的二项Logistic分析结果(三)(强制进入策略)

分析:上表显示了方程中只有常数项时的回归系数方面的指标,各数据项的含义依次为回归系数,回归系数标准误差,Wald检验统计量的观测值,自由度,Wald检验统计量的概率p值,发生比。由于此时模型中未包含任何解释变量,因此该表没有实际意义。 分析:上表显示了待进入方程的各个变量的情况,各数据项的含义依次为Score检验统计量的观测值,自由度和概率p值。可以看到,如果下一步Age 进入方程,则Score检验统计量的观测值为1.268,概率p值为0.26。如果显著性水平a为0.05,由于Age的概率p值大于显著性水平a,所以是不能进入方程的。但在这里,由于解释变量的筛选策略为Enter,所以这些变量也被强行进入方程。

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