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 回归模型赵耐青复旦大学公共卫生学院1数据分析的背景计量单因素统计分析对于两组计量的比较一般采用t检验或秩和检验对于两个变量的相关分析采用Pearson相关分析或Spearman相关分析考虑多因素的影响对于应变量(反应变量)为计量一般可以考虑应用多重线性回归模型进行多因素分析2数据分析的背景单因素的
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医用多元统计分析方法欢迎学习 Logistic 回归模型 主讲:黄志碧 回归分析概述 1根据自变量多少分 (1)简单回归(一个自变量) (2)多元回归(多个自变量) 2根据Y的取值分 (1)确定型回归(多元线性回归)
数据分析的背景Logistic回归模型基础知识131517192123252729313301H0:模型1等价于模型2 H1:模型1不等价模型2 ?=为真时 2ln(L)近似服从自由度为1(自变量的分类数-2)的?2分布即: 检验统计量 则拒绝H0选用引入亚元的模型1为了比较方便地找到最佳预测回归模型一般采用逐步回归的分析策略建立拟最佳预测
Logistic回归Logistic回归是多元回归分析的拓展其因变量不是连续的变量在logistic分析中因变量是分类的变量logistic和probit回归皆为定性回归方程的一种他们的特点就在于回归因变量的离散型而非连续型Logistic回归又分为binary和multinominal两类1Logistic回归原理Logistic回归Logistic回归模型描述的是概率P与协变量之间的关系
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
LOGISTIC回归由于取值非即如设取的概率为则它取的概率为Qi第个观察对象的发生概率比数(odds)为称为发生比是发生概率与不发生概率的比发生比取对数称为LOGIT变换回归系数的解释βi表示xi改变一个单位时 logit P的平均变化量相对危险度(relative risk): RR=P1P2比数 Odds=P(1-P)比数比 OR=[P1(1-P1)][P2(1-P2
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
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