logistic 回归

最新推荐文章于 2021-12-23 19:20:49 发布

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Logistic回归是一种广泛应用的判别分析方法，尤其适合于疾病风险因素分析和药物剂量-反应关系研究。它分为二分类和多分类，常见的应用条件包括独立性、线性关系、样本量要求。拟合Logistic回归方程涉及单因素分析、离散化、多因素筛选等步骤，同时需要注意交互作用项、模型拟合优度判断以及异常点和多重共线性的处理。回归系数代表了事件发生的概率比。常用的统计软件有SPSS、SAS等。

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Logistic回归：实际上属于判别分析，因拥有很差的判别效率而不常用。 

1． 应用范围：



①     适用于流行病学资料的危险因素分析
②     实验室中药物的剂量-反应关系
③     临床试验评价
④     疾病的预后因素分析

2． Logistic回归的分类：

①     按因变量的资料类型分：

二分类
多分类
其中二分较为常用


②     按研究方法分：


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