统计余弦分析,

Question

嘿,我正在尝试计算统计量中的余弦分析,但我不知道如何这样做.我需要计算节奏数据的MESOR,AMPLITUDE和ACROPHASE.

http://www.wepapers.com/Papers/73565/Cosinor_analysis_of_accident_risk_using__SPSS%27s_regression_procedures.ppt

有一个链接,显示如何做,公式等,但它没有给我很多帮助.有没有人知道它的代码,无论是在statistica还是SPSS？

我真的需要这样做,因为它是一篇重要的论文

Answer 1

我没有SPSS或Statistica,所以我不能告诉你确切的"按下这个按钮"的步骤,但也许这会有所帮助.

Cosinor分析拟合具有已知周期的余弦(或正弦)曲线.主要思想是,如果周期已知,则拟合余弦函数的非线性问题可以减少到其参数中线性的问题.我假设你的时期T = 24小时.

1. 你应该已经有两个变量:时间在该测量时,和值测量(这当然可以被称为别的东西).
2. 现在创建两个新变量:SinTime = sin(2 x pi x Time/24)和CosTime = cos(2 x pi x Time/24) - 这是在您链接的演示文稿的第11页上描述的(x是乘法).如果确切值不是内置的,则使用pi = 3.1415.
3. 运行多元线性回归,其中Value为结果,SinTime和CosTime为两个预测变量.你应该得到的系数,我们称之为估计一个和乙.
4. 回归模型的截距项是MESOR.
5. AMPLITUDE是sqrt(A ^ 2 + B ^ 2)[ A平方加上B平方的平方根]
6. ACROPHASE是arctan( - B/A),其中arctan是tan的反函数.最后两个公式来自演示文稿的第14页.
7. 回归模型还应该给出R平方值,以查看24小时昼夜节律模式与数据的拟合程度,以及测试24小时昼夜节律成分存在的总体p值.
8. 可以使用标准误差传播公式获得幅度和相位的标准误差,但这不包括在演示中.