研究生醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)中l(wèi)ogistic回歸-wenkub
2023-01-21 06:49:49 本頁面
【正文】 33 0 . 5 4 5 0 46 0 . 9 5 0 1 7 0 . 0 5 2 0 21 0 . 0 6 6 0 34 0 . 6 9 5 1 47 0 . 1 3 9 1 8 0 . 0 9 3 0 22 0 . 8 6 8 0 3 5 0 . 1 5 7 1 48 0 . 3 2 3 1 9 0 . 0 3 6 0 23 0 . 1 3 1 0 36 0 . 8 4 9 1 49 0 . 8 7 8 1 10 0 . 0 6 1 0 24 0 . 5 8 0 0 37 0 . 2 1 8 1 50 0 . 8 0 3 1 11 0 . 1 3 7 0 25 0 . 0 9 7 0 38 0 . 4 6 5 1 51 0 . 2 9 9 1 12 0 . 2 0 1 0 26 0 . 0 7 8 0 39 0 . 2 0 0 1 52 0 . 9 4 2 1 13 0 . 3 0 4 0 27 0 . 4 5 1 0 40 0 . 5 1 8 1 53 0 . 7 6 7 1 14 0 . 0 7 2 0 2022年 2月 3日 流行病與衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)系 ROC曲線模型評(píng)價(jià) 010 11 特異度靈敏度圖 162 Logistic回歸預(yù)報(bào)能力的 ROC曲線 2022年 2月 3日 流行病與衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)系 六、 logistic逐步回歸（變量篩選） MODEL語句加入選項(xiàng) “ SELECTION=STEPWISE SLE= SLS=。 實(shí)例 2022年 2月 3日 流行病與衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)系 （一） 53例接受手術(shù)的前列腺癌患者情況 2022年 2月 3日 流行病與衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)系 （二） 26例冠心病病人和 28例對(duì)照進(jìn)行病例 ?對(duì)照研究 2022年 2月 3日 流行病與衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)系 26例冠心病病人和 28例對(duì)照者進(jìn)行病例 ?對(duì)照研究 2022年 2月 3日 流行病與衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)系 一、 logistic回歸模型 2022年 2月 3日 流行病與衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)系 概率預(yù)報(bào)模型 )(11011011011011)](ex p [11)ex p (1)ex p (ppXXppppppeXXXXXX?????????????????????????????????????2022年 2月 3日 流行病與衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)系 二、模型的 參數(shù)估計(jì) Logistic回歸參數(shù)的估計(jì)通常采用最大似然法 (maximum likelihood，ML)。最大似然法的基本思想是先建立似然函數(shù)與對(duì)數(shù)似然函數(shù)，再通過使對(duì)數(shù)似然函數(shù)最大求解相應(yīng)的參數(shù)值，所得到的估計(jì)值稱為參數(shù)的最大似然估計(jì)值?！? 常采用似然比檢驗(yàn)： 決定自變量是否引入或剔除。實(shí)際工作中可同時(shí)采用這些方法，然后根據(jù)專業(yè)的可解釋性、模型的節(jié)約性和資料采集的方便性等，決定采用何種方法的計(jì)算結(jié)果。 INPUT x_ray grade stage age acid nodes。 MODEL nodes=x_ray grade stage age acid/RISKLIMITS。 The SAS System 22:07 Monday, November 29, 2022 1 The LOGISTIC Procedure Model Information Data Set Response Variable nodes Number of Response Levels 2 Number of Observations 53 Model binary logit Optimization Technique Fisher39。 。 。 。 D Percent Discordant Gamma Percent Tied Taua Pairs 660 c Wald Confidence Interval for Adjusted Odds Ratios Effect Unit Estimate 95% Confidence Limits x_ray
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