多元线性回归模型：肾炎诊断的元素含量分析

"《一种多元线性回归模型在医学中的应用》一文由徐云龙、李剑英和陈玲熙三位作者合作完成，发表于中国矿业大学的相关期刊。该研究关注的是利用医学数据分析方法，特别是多元线性回归模型，来区分肾炎患者与健康人的差异。作者首先通过图形化的方式展示肾炎患者和健康人体内各种元素（如锌、铜、铁、钙、镁、钾、钠等）的含量数据，以此探索这些元素在疾病诊断中的可能关联。 研究的核心在于建立一个全回归判别模型，通过分析元素含量与肾炎患病与否的关系。在构建模型时，作者并未事先假设自变量与因变量之间有明确的线性关系，而是作为一种猜测进行，强调了假设检验的重要性。他们需要验证这些元素含量是否确实与疾病状态呈现近似的线性关系，以支持多元线性回归模型的有效性。 文中提到，通过比较表1.1中肾炎患者的化验结果（1-30号）和健康人的化验结果（31-60号），研究人员试图找到一种或多种简便的方法来识别出肾炎病例。表1.2展示了就诊人员的化验数据，这些数据构成了研究的基础，用于模型的建立和验证。 该论文的关键词包括多元线性回归、假设检验、置信区间和肾炎模型，反映出研究的主要内容和焦点。整个研究不仅关注理论建模，还重视实际应用中的数据处理和有效性检验，这对于医学领域通过量化分析提高疾病诊断的准确性具有重要意义。中图分类号O23，表明这篇论文属于医学统计学或生物医学信息学的范畴。"