当前课程知识点：医学统计学（高级篇） > 第十七章 判别分析 > 第三节 判别分析-最大似然和Bays公式判别法 > Video
同学们好
我是中南大学湘雅公共卫生学院
王乐三老师
今天我们来学习最大似然判别法
和bayes公式判别法
我们首先看一下最大似然判别法
它的训练样本
样品分为两类或多类
判别指标全部为定性或等级变量
原理就是用独立事件的一个
概率乘法定律
来得到判别对象归属某类的概率
假设有M个判别指标
X1X2到XM
有g类即为Y1Y2YG
M个指标是互相独立的
几种类型互相排斥的
假定已知属于第k类的
K类时的这么一个变量
XJ取状态
SLj的一个条件概率
为这个
是属于第k类时的
属于这么一个变量
变量XJ
它所取的一个状态
一个条件概率
我们既为这样的
当某列的
个指标分别取
这个状态
分别它相应的这么一个状态
这个时候似然函数
也就是说取值的一个概率
就是我们
把这个概率把它进行一个相乘
可以算出这么有几个
我们的判别的一个规则
取它中间的
这么一个最大的
取得最大的
如果它等于这个
就取它这么一个最大的
就把它判为这么一个这一类
这就是一个最大的可能
我们看看例题的18-2
有人是用七个指标
对四种类型的阑尾炎
这个分成四类
我们这个指标有X1
又到X7
这里收集了5668列
完整确诊的一个病史资料
病史资料把它进行了一个归纳
这个归纳的话
我们列在表也是8-3里面
这个里面的话
我们主要是给出了个性阑尾炎出现的体征
症状的一个频率
通过归纳汇总
在这里我们是用样本频率
来作为总体概率的一个估计值
因为我们收集的样本含量很大
这是我们的这么一个整理好了
我们现在有四种类型的这么一个阑尾炎
我们观察的指标有七种
我们先看第一种
第一种说话
他是这个腹痛
开始的这么一个地方
腹痛开始的这个地方的话
我们这里有几种状态
有五种状态
那我们这里有一个值
这个值代表什么内容
这就是说如果属于卡他性阑尾炎
也就是Y1开始出现右下腹痛
又出现这一个腹痛
开始的这么一个情况
他的一个状态
这个状态的话
它的一个条件概率
这个条件概率的话就是57%
当然我们可以
对这样一种阑尾炎
它出现不同的
这么一个状态下面的
他的这么一个状态一个取值
我们获得了这么一个表之后
如果来了一个新的病例
这个病例的昨晚开始出现右下腹痛
呕吐等症状
大便正常
经检查右下腹部压痛
急性防御一个加号
压跳痛一个加号体温36.6度
白细胞是23.7×109
根据我们表18-3
我们可以得到
这四种情况的这么一个可能性
这四种情况的可能性
我们看看
P3最大
所以我们诊断肝病例
为坏疽型的阑尾炎
事后首次所见与判别分析结果是一致的
我们介绍bayes公式判别法
bayes公司判别法它的资料还是一样的
样品已经确诊的这个分类明确的
这个样品分两类或多类
判别指标全部为定性的
或等级的变量或者资料
它原理这个原理的话
就是我们加一个事前概率
这个事前概率的话
我们可以有在大样本的情况下面
我们可以有个并行或病种的
这么一个总体的一个构成比
来进行一个估计
通过我们bayes这么一个公式
我们可以得到该对象
属于dk类的一个后验概率
我们的这么一个判别一个规则
是什么内容
还是一样的
我们后验概率中间
哪一类最大的
就把它判为属于哪一类
表8-3
用四种类型阑尾炎这个病人的构成比
来作为先验概率
它的估计
其中我们可以得到
阑尾炎中间
其中属于卡他型的阑尾炎的构成比为20%
蜂窝职业型的阑尾炎的比例为50%
坏疽型的阑尾的构成比例为25%
腹膜型的话为5%
这个事情概率就是说
如果这个来了一个
阑尾炎的病人
他首先最可能的考虑
还是考虑蜂窝织炎性的
这个就是事前概率
然后根据它的这么一个出现的一些症状
我们在这个求出条件概率
然后根据bayes公式来求出它的事后概率
我们对于前面列题的
18-2中给出的一个待判的病例
我们可以把它求出这一块
Y这个是代表的是一个
就是他的一个事前的概率
我们把它算出来这一块
然后我们利用bayes公式
把它属于第一类的这么一个事后的概率
所以这个属于第二类的事后概率
属于第三类的事后概率
属于第四类事后概率
我们可以看出来它的事后概率
属于第三类的
这个是最大的
所以我们还是把她诊断为坏疽型的阑尾炎
与最大似然判别法的结果是一致的
所以我们注意一下
但事前概率已知的时候
我们用bayes公司这么一个判别法
当事前概率不知的时候
那我们就用最大似然的估计法
同学们
今天我们学习的内容就到这里
-1. 医学统计学概述
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-2.统计学的几个基本概念
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-3.医学统计工作的基本步骤
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-第一章 绪论--章节测试
-1.频数分布表与频数分布图
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-2.集中趋势描述
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-3.离散趋势描述
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-4.正态分布
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-5.医学参考值范围的制度
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-6.常用相对数
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-7.应用相对数的注意事项
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-8.率的标准化法
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-第二章 计量资料统计描述及计数资料统计描述--章节测试
-1. 均数的抽样误差与标准误差
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-2.t分布
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-3.总体均数的估计
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-4.假设检验的基本原理与步骤
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-5.t检验
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-6.假设检验的注意事项
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-第三章 章节测试
-第一节 方差分析的基本思想及应用条件
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-第二节 完全随机设计资料的方差分析
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-第三节 随机区组设计资料的方差分析
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-第四节 多个样本均数间的多重比较
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-第四章 多个样本均数比较的方差分析--章节测试
-5-1 卡方检验——卡方检验的基本思想
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-5-2 卡方检验——独立样本四格表资料的卡方检验
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-5-3 卡方检验——配对四格表资料的卡方检验
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-5-4 卡方检验——四格表资料的确切概率法
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-5-5 卡方检验——行×列表资料的卡方检验
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-5-6 卡方检验——卡方检验的多个样本率间的多重比较
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-5-7 卡方检验——卡方检验用于拟合优度检验
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-第五章 x²检验--章节测试
-6-1二项分布的概念
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-6-2二项分布的特征
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-6-3二项分布的应用—总体率的区间估计
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-6-4二项分布的应用—率的假设检验
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-6-5泊松分布的概念与特征
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-第六章 几种离散型变量的分布及其应用--章节测试
-第一节 秩和检验概述
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-第二节 Wilcoxon符号秩检验
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-第三节 Wilcoxon秩和检验
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-第四节 Kruskal-Wallis H检验
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-第五节 Friedman M检验
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-第七章 秩转换的非参数检验--章节测试
-第一节 统计表
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-第二节 直条图和直方图
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-第三节 圆图和百分条图
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-第四节 线图和半对数线图
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-第五节 散点图与统计地图
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-第六节 箱图
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-第八章 统计表与统计图--章节测试
-第一节 -概述
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-第二节 直线回归
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-第三节 直线回归中的统计推断
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-第四节 双变量回归与相关-直线相关
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-第五节 回归与相关中的注意事项
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-第六节 秩相关
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-第九章 双变量回归与相关--章节测试
-第一节 多因素试验
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-第二节 两因素析因设计资料的方差分析01
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-第三节 两因素析因设计资料的方差分析02
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-第四节 三因素析因设计资料的方差分析
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-第五节 正交设计与方差分析
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-第六节 嵌套设计资料的方差分析
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-第七节 裂区设计资料的方差分析
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-第十章 章节测试
-第一节 重复测量资料的反差分析
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-第二节 重复测量数据的两因素两水平分析
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-第三节 重复测量数据的两因素多水平分析
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-第四节 重复测量数据的多重比较
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-第十一章 章节测试
-第一节 协方差分析的基本思想和步骤
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-第二节 完全随机设计资料的协方差分析
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-第三节 随机区组设计资料的协方差分析
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-第十二章 章节测试
-第一节 多变量数据的统计描述
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-第二节 多变量数据的统计推断-单组比较
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-第三节 多变量数据的统计推断-两组比较
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-第四节 多变量数据的统计推断-多组比较
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-第五节 重复测量设计的多变量分析
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-第十三章 多变量数据的统计描述与统计推断--章节测试
-1.多元线性回归模型
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-2.多元线性回归模型的假设检验
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-3.多元线性回归模型自变量的选择
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-4.多元线性回归模型应用及其注意事项
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-第十四章 多元线性回归分析--章节测试
-1Logistic 回归分析——logistic回归分析的概述
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-2Logistic 回归分析——logistic回归分析的概念
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-3Logistic 回归分析——成组（非条件）logistic回归分析
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-4回归分析—— 配对（条件）logistic回归分析
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-5Logistic 回归分析—— logistic回归的应用
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-第十五章 logistic回归分析--章节测试
-第一节 生存分析中的基本概念
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-第二节 生存率的估计与生存曲线
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-第三节 生存率的比较
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-第四节 Cox比例风险回归模型
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-第十六章 章节测试
-第一节 判别分析-概论
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-第二节 判别分析-Fisher判别
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-第三节 判别分析-最大似然和Bays公式判别法
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-第四节 判别分析-Bayes判别法与逐步判别
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-第十七章 章节测试
-第一节 聚类分析-概论
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-第二节 聚类分析-系统聚类法
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-第三节 聚类分析-动态样品聚类
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-第十八章 聚类分析--章节测试
-第一节 SPSS-概述
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-第二节 SPSS-数据文件的建立
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-第三节 SPSS-数据文件的管理
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-第四节 SPSS-计量资料的统计分析-描述性统计量
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-第五节 SPSS-计量资料的统计分析-均数比较-t检验
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-第六节 SPSS-计量资料的统计分析-均数比较-完全随机设计资料的方差分析
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-第七节 SPSS-计量资料的统计分析-均数比较-随机区组设计资料的方差分析_医学统计学
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-第八节 SPSS-计量资料的统计分析-均数比较-拉丁方设计资料的方差分析
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-第九节 SPSS-计量资料的统计分析-均数比较-交叉设计资料的方差分析
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-第十节 SPSS-计数资料的统计分析-样本率与总体率比较
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-第十一节 SPSS-计数资料的统计分析-样本率比较
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-第十二节 SPSS-配对计量资料比较的秩和检验
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-第十三节 spss-两独立样本比较的秩和检验
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-第十四节 spss-多个独立样本比较的秩和检验
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-第十五节 spss-随机区组设计资料的秩和检验
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-第十六节 SPSS-直线相关回归分析
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-第十七节 spss多元线性回归
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-第十八节 spss-logistic回归
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-第十九节 spss-条件logistic回归
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-第二十节 spss-有序logistic回归
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-第二十一节 spss-无序多分类logistic回归
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-常用综合评价方法
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-第二十章 章节测试
-量表的研制方法
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-第二十一章 章节测试
-医学文献的系统综述与Mata分析
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-第二十二章 章节测试
