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整理logistic回歸分析(參考版)

2025-05-13 22:38本頁面
  

【正文】 參見 “ 余松林主編。 大城小事 85 注意事項(xiàng) 交互作用的分析十分復(fù)雜,應(yīng)根據(jù)臨床意義與實(shí)際情況酌情使用。 )2e x p ( ??OR大城小事 83 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 XX大城小事 84 注意事項(xiàng) 不同的篩選方法有時(shí)會(huì)產(chǎn)生不同的模型。 )ln2()ln2()ln( l n2 10102 LLLLLR ????????大城小事 74 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?X1,1,引入變量??????PLR??大城小事 75 第二節(jié) .條件 logistic回歸 大城小事 76 條件似然函數(shù) 大城小事 77 1:3配對(duì)的例子 大城小事 78 1:2配對(duì)的例子 大城小事 79 表 167條件 logistic回歸的 SAS程序 大城小事 80 結(jié)果 大城小事 81 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、判別、危險(xiǎn)因素分析等等) 大城小事 82 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表示陽性或較嚴(yán)重情況。回歸參數(shù)的正負(fù)符號(hào)與絕對(duì)值大小,分別決定了 S形曲線的形狀與方向 00 . 20 . 40 . 60 . 81 2 . 5 1 . 5 0 . 5 0 . 5 1 . 5 2 . 5 3 . 5X預(yù)報(bào)概率 L o g i s t i c 回 歸 曲 線中 心 線大城小事 69 大城小事 70 大城小事 71 五、整個(gè)回歸模型 的假設(shè)檢驗(yàn) 大城小事 72 似然比檢驗(yàn)( likelihood ratio test) 大城小事 73 六、 logistic逐步回歸(變量篩選) MODEL語句加入選項(xiàng) “ SELECTION=STEPWISE SLE= SLS=。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。 大城小事 50 大城小事 51 Logistic regression Logistic回歸 大城小事 52 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) 大城小事 53 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重回歸的條件 什么情況下采用 Logistic回歸 大城小事 54 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分別表示癌癥的淋巴結(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。 ?jjj Sbb ?? 講義 264頁 大城小事 49 本節(jié)重點(diǎn)掌握內(nèi)容和作業(yè) 一、問答題 ? 2. Logistic回歸可解決哪些問題? ,應(yīng)用時(shí)應(yīng)如何賦值? 4. Logistic回歸中 β的含義和方程的表達(dá)。 檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量 : ( deviance, 記為 D) ( 1625) χ 2 ( 1626) 統(tǒng)計(jì)量的概率值 P> , 認(rèn)為模型擬合較好 例:表 1610 (講義表 1610) 大城小事 46 表 161資料吸煙、飲酒與食管癌的關(guān)系( SAS軟件結(jié)果) 剩余差( D) 與 Pearson χ 2 擬合優(yōu)度檢驗(yàn) Deviance and Pearson GoodnessofFit Statistics Criterion DF Value Pr ChiSq Deviance 1 Pearson 1 大城小事 47 Logistic回歸 Logistic回歸可處理: 1) 應(yīng)變量( Y) 為有序的多分類資料 如結(jié)果為:治愈、顯效、好轉(zhuǎn)、無效 2) 應(yīng)變量( Y) 為無序的多分類資料 例: 研究闌尾炎類型與危險(xiǎn)因素關(guān)系 闌尾炎類型有:卡他型、壞疽型、腹膜炎型 多分類 Logistic回歸方法(略) 大城小事 48 結(jié)果的表達(dá) 一般 logistic 回歸分析報(bào)告內(nèi)容: 、 p值 。 大城小事 45 ( 講義 269頁) 對(duì)所建立的回歸方程做擬合優(yōu)度檢驗(yàn)。 2)樣本例數(shù)的估計(jì) 原則:自變量個(gè)數(shù)越多,例數(shù)越多。 大城小事 43 270頁分析題 2 變量 X4的啞變量的賦值方法 規(guī)定治療 11周 =X41, 是 =1,否 =0 規(guī)定治療 21周 =X42, 是 =1,否 =0 規(guī)定治療 1周為對(duì)照組。 例:年齡(歲, x1)
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