实际上，您建议使用线性回归作为一种数学程序，将 10 变量的观察值浓缩为单个变量（斜率）。因此，这只是类似程序的另一个示例，例如（例如）使用重复测量的平均值作为回归变量或在回归中包括主成分分数。

具体意见如下。

(1) 线性回归不要求 X（自变量）是“独立的”。事实上，在标准公式中，独立性的概念甚至不适用，因为 X 是固定值，而不是随机变量的实现。

(2) 是的，您可以使用斜率作为因变量。这将有助于确定它们可能表现得像线性回归中的因变量。对于普通最小二乘法，这意味着

一个。斜率可能取决于某些患者属性。

湾。至少对于观察到的患者属性范围，这种依赖性近似线性。

C。观察到的斜率和假设的斜率之间的任何变化都可以被认为是随机的。

d。这种随机变化 (i) 与患者无关，并且 (ii) 在患者与患者之间具有大致相同的分布。

e. 和以前一样，自变量不被视为随机变量，而是固定和测量的，没有明显的误差。

如果所有这些条件都大致成立，你应该没问题。（d）或（e）的违反可以通过使用普通最小二乘的推广来解决。

(2')。因为斜率会表现出不确定性（在用于估计斜率的回归中测量），它们可能不是独立变量的良好候选者，除非您在混合模型中将它们视为随机变量或使用变量误差模型。

您还可以通过分层贝叶斯模型来应对这种情况。