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正文內(nèi)容

[醫(yī)學(xué)]第十九章logistic回歸分析(參考版)

2024-10-21 22:58本頁面
  

【正文】 X1=39 X2=35 X3=11 p=) 1 XXXXXXeeP ??????????CH19 76 自變量 X 1 X 2 X 3 取不同值時(shí)模型的預(yù)測(cè)概率值 X 1 X 2 X 3 模型的概率 預(yù)測(cè)值 0 0 1 0 . 2 4 7 7 3 0 1 0 0 . 2 0 0 5 3 0 1 1 0 . 3 9 9 4 1 1 0 0 0 . 2 7 3 6 8 1 0 1 0 . 4 9 9 7 7 1 1 0 0 . 4 3 2 1 3 1 1 1 0 . 6 6 8 6 1 例 191資料建立的 Logistic回歸模型預(yù)測(cè)結(jié)果 CH19 77 Logistic回歸和線性回歸的區(qū)別 Logistic回歸分析 應(yīng)變量為分類變量指標(biāo)的資料 線性回歸分析 應(yīng)變量為定量變量指標(biāo)的資料 CH19 78 Logistic回歸模型 Logistic回歸的分類 二分類 多分類 當(dāng)應(yīng)變量為二分類變量時(shí) 當(dāng)應(yīng)變量為多項(xiàng)分類變量時(shí) 當(dāng)研究設(shè)計(jì)為完全隨機(jī)設(shè)計(jì)時(shí) 條件 Logistic回歸 非條件 Logistic回歸 當(dāng)研究設(shè)計(jì)為匹配設(shè)計(jì)時(shí) 。試用非條件 Logistic 回歸進(jìn)行分析。 CH19 74 Logistic 回歸的應(yīng)用 ? 篩選危險(xiǎn)因素(例 191) ? 校正混雜因素(例 192) ? 預(yù)測(cè)與判別 CH19 75 例:研究女生月經(jīng)初潮與體質(zhì)關(guān)系的調(diào)查中,某地調(diào)查了 23名 11— 15歲女生的月經(jīng)和體質(zhì)情況,脈搏 X1為 30秒脈搏數(shù),體重 X2單位為公斤,年齡 X3單位為歲。 CH19 73 五、陽性反應(yīng):當(dāng) Y的編碼順序相反時(shí),回歸系數(shù)的絕對(duì)值不變。 二、樣本例數(shù)要與自變量的個(gè)數(shù)成比例增加 (20:1)。共調(diào)查 200 對(duì)病例與對(duì)照,結(jié)果整理成表 19 5 。 故條件 Logistic回歸只估計(jì)了表示各因素作用的 i0?j?其它方面與非條件 Logistic相同 ,參數(shù)含義也一樣 . 例 19 3 某市調(diào)查食管癌發(fā)病與咸菜攝入的關(guān)系 , 設(shè)計(jì)時(shí)采用1 : 1 配對(duì)病例 對(duì)照形式 , 按每一個(gè)病例的性別、年齡和居住地選取一個(gè)健康對(duì)照。X3=0 表示及時(shí)關(guān)醫(yī)院 Variables in the Equation B S . E . Wald df S i g . E x p ( B ) C o n s t a n t 1 . 1 5 7 . 2 0 0 3 3 . 6 3 8 1 . 0 0 0 .314 S t e p 1 x1 .898 . 3 2 5 1 . 0 0 6 C o n s t a n t 1 . 7 9 9 . 3 1 2 3 3 . 1 6 3 1 . 0 0 0 .165 x1 . 3 4 3 1 . 0 0 2 S t e p 2 x3 . 3 4 0 1 . 0 0 3 6 C o n s t a n t 2 . 0 8 6 . 3 5 1 3 5 . 2 6 3 1 . 0 0 0 .124 x1 . 3 4 8 1 0 . 1 4 2 1 . 0 0 1 x2 .703 . 3 2 9 1 . 0 3 3 S t e p 3 x3 .975 . 3 4 4 1 . 0 0 5 例 191的參數(shù)估計(jì)與 Wald檢驗(yàn)結(jié)果 CH19 62 每日飲酒量 年齡分組 2544 4554 5564 65+ 合計(jì) 病例 對(duì)照 病例 對(duì)照 病例 對(duì)照 病例 對(duì)照 病例 對(duì)照 80+ 5 35 25 29 42 27 24 18 96 109 079 5 270 21 138 34 139 44 119 104 666 例 192:食管癌病例對(duì)照研究資料 問題: 混雜因素如何處理 如何建立數(shù)據(jù)庫 年齡變量如何分析 CH19 63 酒量 年齡 病例 頻數(shù)80 25 1 580 25 0 3579 25 1 579 25 0 27080 45 1 2580 45 0 2979 45 1 2179 45 0 13880 55 1 4280 55 0 2779 55 1 3479 55 0 13980 65 1 2480 65 0 1879 65 1 4479 65 0 119例 192 資料 SPSS數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 把年齡 X2轉(zhuǎn)變?yōu)閱∽兞? Categorical Variables Codings Parameter coding X2 ( 1 ) X2 ( 2 ) X2( 3) 1 0 0 0 2 1 0 0 3 0 1 0 x2 4 0 0 1 CH19 65 B S . E . W a l d df S i g . E x p ( B ) 飲 酒 1 . 6 8 0 . 1 8 9 7 8 . 7 9 7 1 . 0 0 0 5 . 3 6 7 年齡 6 2 . 0 8 5 3 . 0 0 0 年齡 ( 1 ) 1 . 9 7 2 . 3 7 0 2 8 . 3 3 0 1 . 0 0 0 7 . 1 8 4 年齡 ( 2 ) 2 . 4 8 7 . 3 5 8 4 8 . 2 9 7 1 . 0 0 0 1 2 . 0 2 5 年齡 ( 3 ) 2 . 7 4 1 . 3 6 3 5 7 . 0 9 3 1 . 0 0 0 1 5 . 5 0 0 C o n s t a n t 1 3 6 . 5 7 9 1 5 . 0 3 3 8 2 . 5 4 4 1 . 0 0 0 . 0 0 0 2 Log likelihood of each step Coefficients I t e r a t i o n 2 L o g l i k e l i h o o d C o n s t a n t x1 x2 Step0 Step1 1 . 7 3 0 Step1 1 . 7 7 5 . 7 2 9 Tests of Model Coefficients T e s ts o f M o d e l Chi s q u a r e df Sig. Step1 v s S t e p 0 1 .000 Step2 v s S t e p 1 1 .000 例 192資料 Logistic回歸模型的擬合效果比較 CH19 67 條件 Logistic回歸模型 主要用于匹配設(shè)計(jì)的病例對(duì)照研究或精細(xì)分層設(shè)計(jì)的隊(duì)列研究。X1=0 表示搶救前未發(fā)生休克 X
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