logistic回歸ppt課件(2)(編輯修改稿)
2025-06-01 18:14 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 ????2022年 6月 2日 流行病與衛(wèi)生統(tǒng)計學系 模型中有 X X X8， 看是否引入 X1 模型含 X X X8的模型的負二倍 對數(shù)似然為： ＝ 模型含 X X X X8的模型的負二倍 對數(shù)似然為： ＝ )ln2( 0L?)ln2( 1L?X1, 4 1 ,1,引入變量??????PLR??2022年 6月 2日 流行病與衛(wèi)生統(tǒng)計學系 第二節(jié) .條件 logistic回歸 2022年 6月 2日 流行病與衛(wèi)生統(tǒng)計學系 條件似然函數(shù) 11 1 0 1 0111 e x p ( ) ( )nmiij i p ijp i pjLX X X X???????? ? ? ? ?????2022年 6月 2日 流行病與衛(wèi)生統(tǒng)計學系 1:3配對的例子 2022年 6月 2日 流行病與衛(wèi)生統(tǒng)計學系 1:2配對的例子 2022年 6月 2日 流行病與衛(wèi)生統(tǒng)計學系 表 167條件 logistic回歸的 SAS程序 2022年 6月 2日 流行病與衛(wèi)生統(tǒng)計學系 結(jié)果 2022年 6月 2日 流行病與衛(wèi)生統(tǒng)計學系 第三節(jié) 應用及其注意事項 應變量 為（二項）分類的資料 （預測、判別、危險因素分析等等） 2022年 6月 2日 流行病與衛(wèi)生統(tǒng)計學系 注意事項 為了便于解釋，對二項分類變量一般按 0、 1編碼，一般以 0表示陰性或較輕情況，而 1表示陽性或較嚴重情況。如果對二項分類變量按 +1與 1編碼，那么所得的 ，容易造成錯誤的解釋。 )2e x p ( ??OR2022年 6月 2日 流行病與衛(wèi)生統(tǒng)計學系 西、中西、中三種療法啞變量化 ???????? 其它中西其它西012011 XX原資料 姓名 性別 年齡 療法 張山 1 50 中西 李四 1 20 西 王五 0 18 中 劉六 0 70 中 趙七 1 35 中西 孫八 0 29 西 啞變量化 姓名 性別 年齡 X1 X2 張山 1 50 0 1 李四 1 20 1 0 王五 0 18 0 0 劉六 0 70 0 0 趙七 1 35 0 1 孫八 0 29 1 0 00100121中中西西療法 XX2022年 6月 2日 流行病與衛(wèi)生統(tǒng)計學系 注意事項 不同的篩選方法有時會產(chǎn)生不同的模型。實際工作中可同時采用這些方法，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算結(jié)果。 2022年 6月 2日 流行病與衛(wèi)生統(tǒng)計學系 注意事項 交互作用的分析十分復雜，應根據(jù)臨床意義與實際情況酌情使用。 2022年 6月 2日 流行病與衛(wèi)生統(tǒng)計學系 注意事項 4. 多分類 logistic回歸 心理疾病分為精神分裂癥、抑郁癥、神經(jīng)官能癥等（ 名義變量 nominal variables)；療效評價分為無效、好轉(zhuǎn)、顯效、痊愈 (有序變量 ordinal variables)。 參見第 17章 應變量 2022年 6月 2日 SPSS軟件計算 ? Analyze ? Regression ? Binary Logistic… ? ? Dependent: y ? ? Covariates: x1~ x8 ? Method: Forward Ward ? Save… —— ? ? Predicted Values ? ? Probabilities ? ? Group membership ? Option—— ? ? ? CI for exp 95% ? Probability for Stepwise ? Entry: Removal 2022年 6月 2日 DATA samp16_1。 INPUT x_ray grade stage age acid nodes。 CARDS。 ...... 。 PROC LOGISTIC DESCENDING。 MODEL nodes=x_ray grade stage age acid/RISKLIMITS。 OUTPUT OUT=pred PROB=pred。 PROC PRINT DATA=pred。 RUN。 The SAS System 22:07 Monday, November 29, 2022 1 The LOGISTIC Procedure Model Information Data Set
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