统计余弦分析，

Question

嘿，我正在尝试计算统计数据中的余弦分析，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，但它没有给我太多的帮助。有没有人知道它的代码，无论是在statistica还是SPSS ??

我真的需要完成这项工作，因为这是一篇重要的论文

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. 您应该已经有两个变量：时间进行测量，值测量（当然，这些可能会被称为其他变量）。
2. 现在创建两个新变量： SinTime = sin（2 x pi x 时间 / 24）和 CosTime = cos（2 x pi x 时间 / 24） - 这是在您链接的演示文稿的第11页上描述的（x是乘法）。如果没有内置确切值，请使用pi = 3.1415。
3. 以 Value 作为结果运行多元线性回归， SinTime 和 CosTime 作为两个预测因子。你应该得到它们的系数估计值，我们称之为 A 和 B 。
4. 回归模型的截距项是MESOR。
5. AMPLITUDE是sqrt（ A ^ 2 + B ^ 2）[ A 的平方根加上 B 平方]
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一个R平方值，以查看24小时昼夜节律模式与数据的拟合程度，以及用24小时测试昼夜节律成分存在的总体p值。
8. 使用标准误差传播公式可以获得幅度和相位的标准误差，但这不包括在演示文稿中。

Answer 2

请注意，否则优秀的反应可能存在错误 - 如果A是SinTime的回归系数，B是CosTime的系数，则acrophase是arctan（-A / B）而不是隐含的。