单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级非条件Logistic 回归分析因变量(结局):分类变量两分类反应变量(proc logistic) 多分类有序反应变量(proc logistic) 多分类无序反应变量( proc catmod)自变量(各种影响因素) :可以是分类变量也可以是连续型变量数据特征非条件logistic回归模型Logistic回归模型:参数
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单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级Logistic回归的正确应用流行病与卫生统计学教研室姚雪梅非条件Logistic回归模型(二分类)条件Logistic回归模型(二分类)有序分类Logistic模型无序多分类Logistic模型一非条件Logistic回归模型Logistic回归模型的一般形式单因素Logistic回归多因素Logistic回归Logisti
Logistic 回归分析Logistic Regression Analysis 回顾复习-相关与回归通过实验或观察测得n组数据:第1组: (y11 , x11, x12,…,x1k)第2组: (y21 , x21, x22 ,…,x2k )…… … 第n组: (yn1 , xn1, xn2 ,…,xnk )条件(特点之一):y是连续型随机变量(服从正态分布)自变量不限制 1多元统计分析指标的
level按数据的类型:非条件logistic回归分析(成组数据)条件logistic回归分析(配对病例-对照数据)按因变量取值个数:二分类logistic回归分析多分类logistic回归分析按自变量个数:一元logistic回归分析多元logistic回归分析优势:即一个事件发生的概率比上对立事件发生的概率Logistic回归中的常数项(b0)表示在不接触任何潜在危险/保护因素条件下效应指标发
1Logistic回归分析2目的: 多个自变量(危险因素)估计应变量(结果因素)logistic回归方程。属于概率型非线性回归。:1、应变量为分类变量2、自变量可以为分类,也可以为数值变量。3用途: 研究某种疾病或现象发生和多个危险因素(保护因子)的数量关系。4logistic分析的一般步骤变量的编码哑变量的设置和引入变量的筛选建立多个模型选择较优的模型输出结果的解释51、非条件logisti
Logistic回归模型 Logistic regression首都医科大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系2024-04-262复习 多重线性回归(multiple linear regression) 在医学实践中,常会遇到一个应变量与多个自变量数量关系的问题。如医院住院人数不仅与门诊人数有关, 而且可能与病床周转次数, 床位数等有关;儿童的身高不仅与遗传有关还与生活质量,性别
目的:作出以多个自变量(危险因素)估计应变量(结果因素)的logistic回归方程属于概率型非线性回归:1. 应变量为反映某现象发生与不发生的二值变量2. 自变量宜全部或大部分为分类变量可有少数数值变量分类变量要数量化第一节? logistic回归 (非条件logistic回归 )11计算统计量为:Wald2.2Wald检验 检验统计量为 method向前逐步最大偏似然估计似然比年龄
Logistic回归模型一模型的引进二Logistic回归模型估计三 Logistic回归模型的评价四 Logistic回归系数的统计推断五 Logistic回归诊断1Logistic回归模型一模型的引进二Logistic回归模型估计三 Logistic回归模型的评价四 Logistic回归系数的统计推断五 Logistic回归诊断2一模型的引进因变量是二分类定性变量时,考虑简单线性模型: 其中y
393939取值范围 13 2. 优势比估计 可反映某一因素两个不同水平(c1c0)的优势比1.似然比检验表16-2 冠心病8个可能的危险因素与赋值39二应用实例采用逐步法 2.临床试验数据分析 临床试验的目的大多是为了评价某种药物或治疗方法的效果如果有其他影响效果的非处理因素(如年龄病情等)在试验组和对照组中分布不均衡就有可能夸大或掩盖试验组的治疗效果 尽管在分组
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