logistic回歸ppt課件(已修改)
2025-05-17 18:14 本頁面
【正文】 Logistic回歸 Logistic Regression 醫(yī)學(xué)研究中的分類變量： ? 二分類變量： o 生存與死亡 o 有病與無病 o 有效與無效 o 感染與未感染 ? 多分類有序變量： o 疾病程度（輕度、中度、重度） o 治愈效果（治愈、顯效、好轉(zhuǎn)、無效） ? 多分類無序變量： o 手術(shù)方法（ A、 B、 C） o 就診醫(yī)院（甲、乙、丙、?。? 醫(yī)學(xué)研究者經(jīng)常關(guān)心的問題諸如 : ? 哪些因素導(dǎo)致了人群中有的人患胃癌而有的人不患胃癌 ? ? 哪些因素導(dǎo)致了手術(shù)后有的人感染，而有的人不感染？ ? 哪些因素導(dǎo)致了某種治療方法出現(xiàn)治愈、顯效、好轉(zhuǎn)、無效等不同的效果 ? 是回歸分析的問題嗎？ 因變量 y 連續(xù)型 服從正態(tài)分布 舒張壓 年齡 膽固醇含量 自變量 x 數(shù)值型 與 Y呈線性關(guān)系 例如： 回憶： 線性回歸分析對因變量的要求 “問題如何解決？” y=f(x) p=p(y=1|x)=p(x) 不能直接 分析 變量 y與 x的關(guān)系 轉(zhuǎn)換為 分析 y取某個(gè)值的概率變量 p與 x的關(guān)系 y=1,0 x任意 0≤p≤1, x任意 Logistic回歸模型 Logistic回歸 一 . Logistic回歸的概念： 在醫(yī)學(xué)研究中經(jīng)常遇到應(yīng)變量為互斥的二項(xiàng)分類資料。如治愈與未愈，生存與死亡等。同時(shí)有許多自變量可能歲結(jié)果產(chǎn)生影響，而這種影響不一定是線性的，可采用 Logistic回歸分析。 Logistic回歸是一種用于多因素分析的曲線模型，特別適用于應(yīng)變量為離散型多項(xiàng)分類的資料。 Logistic回歸 二 . Logistic回歸的概率公式： 1)...e xp (11)0()...e xp (1)...e xp ()1(01221122112211????????????????????????QpxxxYQxxxxxxYPYpppppp????????????出現(xiàn)失敗的結(jié)果出現(xiàn)成功的結(jié)果 對概率 P取 logit變換，則 Logistic回歸模型變成： Logistic回歸 pp xxxQPPit ???? ?????? ...)l n ()(l o g2211即：變量 logit（ P）關(guān)于 x的線性函數(shù)。 P/Q表示了某事件發(fā)生的比數(shù)比（ odds）。 Logistic回歸模型的解釋： 相對危險(xiǎn)度（ RR）：暴露下發(fā)病率與不暴露發(fā)病率的比值。 比數(shù)比（ OR）：病例組的暴露的優(yōu)勢與對照組暴露的優(yōu)勢之比。 當(dāng)發(fā)病率很低時(shí)， OR ≈RR。
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