研究生醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)中l(wèi)ogistic回歸(存儲(chǔ)版)
【正文】 acid 1 Odds Ratio Estimates Point 95% Wald Effect Estimate Confidence Limits x_ray grade stage age acid Association of Predicted Probabilities and Observed Responses Percent Concordant Somers39。 CARDS。 )ln2()ln2()ln( l n2 10102 LLLLLR ????????2022年 2月 3日 流行病與衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)系 模型中有 X X X8， 看是否引入 X1 模型含 X X X8的模型的負(fù)二倍 對(duì)數(shù)似然為： ＝ 模型含 X X X X8的模型的負(fù)二倍 對(duì)數(shù)似然為： ＝ )ln2( 0L?)ln2( 1L?X1, 4 1 ,1,引入變量??????PLR??2022年 2月 3日 流行病與衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)系 第二節(jié) .條件 logistic回歸 2022年 2月 3日 流行病與衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)系 條件似然函數(shù) 11 1 0 1 0111 e x p ( ) ( )nmii j i p i j p i pjLX X X X???????? ? ? ? ?????2022年 2月 3日 流行病與衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)系 1:3配對(duì)的例子 2022年 2月 3日 流行病與衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)系 1:2配對(duì)的例子 2022年 2月 3日 流行病與衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)系 表 167條件 logistic回歸的 SAS程序 2022年 2月 3日 流行病與衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)系 結(jié)果 2022年 2月 3日 流行病與衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)系 第三節(jié) 應(yīng)用及其注意事項(xiàng) 應(yīng)變量 為（二項(xiàng)）分類的資料 （預(yù)測(cè)、判別、危險(xiǎn)因素分析等等） 2022年 2月 3日 流行病與衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)系 注意事項(xiàng) 為了便于解釋，對(duì)二項(xiàng)分類變量一般按 0、 1編碼，一般以 0表示陰性或較輕情況，而 1表示陽(yáng)性或較嚴(yán)重情況。研究生 《 醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué) 》 Logistic regression Logistic回歸 2022年 2月 3日 流行病與衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)系 第一節(jié) .非條件 logistic回歸 第二節(jié) .條件 logistic回歸 第三節(jié) . 應(yīng)用及其注意事項(xiàng) 2022年 2月 3日 流行病與衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)系 醫(yī)學(xué)研究中常碰到 應(yīng)變量 的可能取值僅有兩個(gè)（即 二分類變量 ），如發(fā)病與未發(fā)病、陽(yáng)性與陰性、死亡與生存、治愈與未治愈、暴露與未暴露等，顯然這類資料不滿足多元（重）回歸的條件 什么情況下采用 Logistic回歸 2022年 2月 3日 流行病與衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)系 Brown(1980)在術(shù)前檢查了 53例前列腺癌患者，擬用年齡 (AGE)、酸性磷酸酯酶(ACID)兩個(gè)連續(xù)型的變量， X射線 (X_RAY)、術(shù)前探針活檢病理分級(jí) (GRADE)、直腸指檢腫瘤的大小與位置 (STAGE)三個(gè)分類變量與手術(shù)探查結(jié)果變量 NODES（ 0分別表示癌癥淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移與未轉(zhuǎn)移 ）建立淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移的預(yù)報(bào)模型。如果對(duì)二項(xiàng)分類變量按 +1與 1編碼，那么所得的 ，容易造成錯(cuò)誤的解釋。 ...... 。 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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