論文經(jīng)典方法：logistic回歸分析及其應(yīng)用(專(zhuān)業(yè)版)
【正文】 這時(shí)，各個(gè)研究對(duì)象發(fā)生某事件的概率即為條件概率。 ? 2logL（似然比檢驗(yàn)， Omnibus Test） ：檢驗(yàn)全部自變量的作用是否顯著。 3 39。 /nsex 1 39。 name 39。 一般概念 ? 一元直線(xiàn)回歸 ? 多元直線(xiàn)回歸 2022/8/28 3 一元直線(xiàn)回歸模型 y = a + b x + e 多元直線(xiàn)回歸模型 y = a + b1x1 + b2x2 + … + bkxk + e 2022/8/28 4 X：自變量 F(y) ： 因變量的 logit值 如果一定要進(jìn)行直線(xiàn)回歸也可以做出結(jié)果，但此時(shí)效果不佳?；颊咧形男彰?39。否 39。危險(xiǎn)性 39。當(dāng)變量間有完全相關(guān)性時(shí)，后退法無(wú)法使用，可用前進(jìn)法。 C值越大（最大為 1），模型預(yù)測(cè)結(jié)果的能力越強(qiáng)。 logistic回歸不要求在因變量正態(tài)假設(shè)的前提下進(jìn)行預(yù)測(cè)。模型擬合好， x2值大， P值小。 2022/8/28 16 啞變量，又稱(chēng) 指示變量 或 設(shè)計(jì)矩陣 。異常 39。患者性別 39。 統(tǒng)計(jì)模型 2022/8/28 7 尋找合適的模型 進(jìn)行 logit變換 ? logit(p) = ln( —— )， p為 y=1所對(duì)應(yīng)的概率 logit() = ln( ——— ) = ln() p 1 － p 1 － 2022/8/28 8 ? logit(p) = ln( —— ) p=0或 1時(shí)，此式失效 以 p = r/n 代之 logit(p) = ln [ (r + ) / (n – r + ) ] 此稱(chēng) 經(jīng)驗(yàn) logistic變換 以 Z代上式的 logit(p), Z = a + b1x1 + b2x2 + … + bkxk 稱(chēng)此為 logistic回歸模型 p 1 － p 2022/8/28 9 P = ez / (1 + ez ) ea+b1x1+b2x2+… +bkxk 1 + ea+b1x1+b2x2+… +bkxk 此為非條件 logistic回歸模型 應(yīng)用于成組數(shù)據(jù)的分析 P = 2022/8/28 10 自變量取定一些值時(shí)，因變量取 0、 1的概率就是條件概率，對(duì)條件概率進(jìn)行 logistic回歸，稱(chēng)為 條件 logistic回歸 表達(dá)式： eb1x1+b2x2+… +b
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