logistic回歸(1)(編輯修改稿)
2025-08-22 08:06 本頁面
【文章內容簡介】 的 logistic模型，求對數(shù)似然函數(shù)值； ②再擬合包含待檢驗因素的 logistic模型，求另一個對數(shù)似然函數(shù)值； ③比較兩個對數(shù)似然函數(shù)值差別的大小 ? ? ? ?2d2 l n dG D D???????????不 包 含 此 變 量 的 模 型 － 包 含 此 變 量 的 模 型不 含 此 變 量 的 似 然 函 數(shù)＝ －含 此 變 量 的 似 然 函 數(shù)19 M o d el Pa ra m ete r 2 ln L P v a lu e G S co re 1 0? 2 4 4 . 3 4 6 0 . 0 2 2 0? , 1? 23 6 . 7 3 6 0 . 0 3 7 . 6 1 0 7 . 8 5 4 3 0? , 1? , 2? 2 2 7 . 2 0 0 0 . 0 6 9 . 5 3 6 6 . 8 9 8 4 0? , 1? , 2? ,3? 2 2 2 . 6 1 6 0 . 0 9 4 . 5 8 3 5 . 3 0 9 Com pa ri n g M o de l 3 an d 4 ?? L ??? L )ln2(ln2 ???????? LLG 13412????? kk? ， ?P Mod el 4 i s the be s t m o del 20 W al d 檢驗 將各參數(shù)的估計值 jb 與 0 比較，而用它的標準誤jbS 作為參照，檢驗統(tǒng)計量為 2 , 1jjbbbbuSS??????? ? ?????2 或 221220 1 1 102 212 85 6 34 .86 50 0 26 1 11 .200 : 0 , : 0 , 5 ,: 0 , : 0 ,.15 7 0 05 ,2.HHHH? ? ?? ? ????????????????????????? ? 2 值均大于 3 .8 4 , 說明食道癌與吸煙、飲酒有關系，結論同前。 2. 21 ? 3 score 檢驗 以未包含某個或幾個變量的模型計算保留模型中參數(shù)的估計值，并假設新增參數(shù)為零，計算似然函數(shù)的一價偏導數(shù)及信息距陣，兩者相乘便得比分檢驗的統(tǒng)計量 S 。 n 較大時， S近似服從自由度為待檢因素個數(shù)的 ?２ 分布。 22 ? 以上三種方法中，在多數(shù)情況下，似然比檢驗是最有效的檢驗， score檢驗一般與它相一致。但兩者計算量均較大； ? Wald檢驗主要用于對單個回歸系數(shù)的檢驗，但是 Wald檢驗未考慮各因素間的綜合作用，比較保守，在因素間有共線性存在時 ,結果不像其它兩者可靠。 １、似然比檢驗 檢驗統(tǒng)計量為 )ln( l n2 01 LLG ??G服從 ?2分布 , 自由度為增加變量的個數(shù)。 ２、 Wald檢驗 檢驗統(tǒng)計量為 22 ))?(?(???SE?Logistic回歸分析一般過程 ? 變量的選擇 – 建立 logistic回歸模型時，要求進入模型的自變量應對反應變量有解釋能力。通常研究者根據(jù)專業(yè)知識和研究的問題，首先確定要研究的反應變量和自變量 ? 單因素分析 (變量的粗略選擇 ) – 用單因素分析對自變量進行篩選：卡方檢驗、t檢驗或單因素的 logistic回歸 25 變量篩選 ? L ogi s t i c 逐步回歸變量篩選的過程與線性逐步回歸變量篩
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