二分类结局变量Logistic回归临床模型预测（二）——3. 单因素多因素logistic回归分析及三线表（三）

最新推荐文章于 2025-06-14 23:39:18 发布
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分类专栏： Logistic回归临床模型预测 文章标签： 回归 数据挖掘 临床模型预测 Logistic回归 机器学习
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本文探讨了二分类结局变量的临床模型预测，通过单因素和多因素Logistic回归分析，筛选出与肠梗阻相关的变量。逐步回归法用于排除共线性，最终选定进食水时间和腹部手术史作为预测模型的基础。下一部分将基于这些变量构建临床列线图模型并进行评估。

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二分类结局变量Logistic回归临床模型预测（二）——基线特征及三线表绘制（一）
weixin_46500027的博客
05-01 1358
二分类结局变量Logistic回归临床模型预测（二）——基线特征
二分类结局变量Logistic回归临床模型预测（二）——单因素多因素logistic回归分析（二）
weixin_46500027的博客
05-16 1501
二分类结局变量Logistic回归临床模型预测（二）——单因素多因素logistic回归分析（二）
SPSS—回归—多元线性回归结果分析（二）
shahaizimxm的专栏
03-19 3万+
SPSS—回归—多元线性回归结果分析（二） ，最近一直很忙，公司的潮起潮落，就好比人生的跌岩起伏，眼看着一步步走向衰弱，却无能为力，也许要学习“步步惊心”里面“四阿哥”的座右铭：“行到水穷处”，”坐看云起时“。     接着上一期的“多元线性回归解析”里面的内容，上一次，没有写结果分析，这次补上，结果分析如下所示： 结果分析1： 由于开始选择的是“逐步”法，
Logistic回归
Young_Shine的专栏
05-13 745
最近一直在看《机器学习实战》，但是看到Logistic回归这里感觉到一头雾水，看不太懂。于是在网上找了很多这方面的文章，终于理解了这个东西，下面就把我的理解写一下。 更详细准确的请看这几篇： 【机器学习笔记1】Logistic回归总结机器学习中的数学(2)-线性回归，偏差、方差权衡 似然函数 机器学习中的数学(1)-回归(regression)、梯度下降(gradient descent) 最
回归模型-多元线性回归分析★★★★★
huahua121_的博客
07-18 2076
多元线性回归分析适用于解释或者预测问题，在建立对应的模型时候，扰动项要考虑异方差和多重共线性的问题，所以需要进行检验；当扰动项是球型扰动项之后，可以进行数据描述性统计以及回归分析，其中包括加入虚拟变量的回归分析和标准化回归等。在整个回归过程中可以使用两种逐步回归分析的方法，建议使用向后逐步回归。
【R语言】logistic回归（二）多因素logistic回归
qq_42696043的博客
06-16 3万+
logistic回归分析是医学统计分析过程中常用的一种影响因素分析的方法，最常用的是二元logistic回归分析，即以二分类数据为因变量的logistic回归分析。上次已经和大家分享了批量进行logistic回归分析的代码，接下来将分享多因素logistic回归分析的代码。多因素logistic回归分析一般的分析思路其实就是把单因素分析过程中发现的有意义的变量同时纳入logistic回归模型，除了纳入有意义的变量之外，还可以通过强制纳入其他变量构建不同的模型。...
建模之多元线性回归分析
weixin_45776347的博客
02-23 6270
关于回归的基础知识 1.回归分析用来研究变量X和Y之间的相关性 2.Y俗称因变量，即核心变量：连续数值型变量，0-1型变量，定序变量（数字代表了程度），计数变量（到访的次数），生存变量（年龄）。 X为解释变量，Y为被解释变量。 3.回归分析的目的：识别重要的解释变量，判断相关性的方向，估计权重（即回归系数）。 4.回归分析的分类： 5.数据的分类：横截面数据，时间序列数据，面板数据。（本次的多元回...
二分类结局变量Logistic回归临床模型预测（一）——介绍
weixin_46500027的博客
04-27 1309
二分类结局变量Logistic回归临床模型预测（一）——介绍
二分类结局变量Logistic回归临床模型预测—— 构建临床列线图模型
weixin_46500027的博客
06-13 397
二分类结局变量Logistic回归临床模型预测—— 构建临床列线图模型
二分类结局变量Logistic回归临床模型预测（二）——单因素多因素logistic回归分析（一）
weixin_46500027的博客
05-06 1519
二分类结局变量Logistic回归临床模型预测（二）——单因素多因素logistic回归分析
【数学建模】多元线性回归分析
qq_43460172的博客
08-07 2万+
多元线性回归分析 概念 目的：作出以多个自变量估计因变量的多元线性回归方程。 资料：因变量为定量指标；自变量全部或大部分为定量指标，若有少量定性或等级指标需作转换。 用途：解释和预报。 意义：由于事物间的联系常常是多方面的，一个因变量的变化可能受到其它多个自变量的影响，如糖尿病人的血糖变化可能受胰岛素、糖化血红蛋白、血清总胆固醇、甘油三脂等多种生化指标的影响。 多元线性回归模型 一般形式 y=...
Topic 9. SCI 文章第二张表—单因素回归分析表
weixin_41368414的博客
01-15 3996
在SCI论文中，我们经常可以看见一些这样的表格，大多数命名表格 2.，主要用来表示原因和结果的单因素分析的关系或者是分组变量的关系，也就是单因素分析，那这样一张表格该怎么完成呢？
exec into 一张表_SAS进行logistic并输出三线表
weixin_29649047的博客
12-05 1172
缘起统计，大家都会做，但是会用软件，就证明你OK吗？下图是常规的统计结果，我们往往会花大量的时间来进行结果整理，这就让我们的统计工作的效率大打折扣，因此一直想趁一个安静的时间来做点东西来提高效率。那么有没有办法来快速实现呢？答案是肯定的。先上个效果图吧没错，这就是我们想要的结果接下来，一步步的来实现他(撸起袖子加油干)首先我们想得到这样的结果，那就必须获取相关的数据，利用ods抓取第一张...
spss数据_spss数据简单分析
weixin_39580727的博客
11-20 1737
#spss数据分析#spss数据分析，经过自己慢慢摸索，在做完毕业论文后，整理了一下自己用到的spss分析方法，所以前来分享。1、录入数据、筛选数据、反向计分【转换—重新编码为相同变量】，将每个量表的题目算总分或者平均分【转换—计算变量】，例如心理资本量表共15题，变将15个题目加一起算平均分，将目标变量命名为心理资本。2、描述统计【分析—描述统计—描述】计算个变量的均值、标准差3、分析各变量与人...
R语言：三线表（3.生存分析三线表）
一口吃两口饭的博客
01-10 7108
R语言：三线表。主要学习table1包，这次是绘制单因素生存分析三线表。新增中位生存时间、卡方值、p值的列。
论文中三线表的设置
ljp1919的专栏
05-04 1万+
1、先制作一个普通表格：打开菜单“表格－插入表格”，选择行数“5”、列数“4”，文档中出现一个5行4列的带框线表格。（输入内容，注意要选“左对齐”） 2、去掉边框：鼠标移到在表格左上角，出现四向箭头时选中表格（点黑），打开菜单“格式－边框和底纹”，在窗口左侧设置中选择“无”，取消表格的所有框线。 3、添加顶线与底线：再选中表格，打开菜单“格式－边框和底纹”，在线型宽
Cox比例风险回归模型单因素多因素生存分析
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Cox比例风险回归模型单因素多因素生存分析 欢迎使用Markdown编辑器 Cox比例风险回归模型临床应用非常广泛，Cox分析得到的结果是可以直接运用到临床应用的，所以这个分析对癌症临床诊断有非常关键的作用，检测高低风险的关键基因，就可以预测病人5年生存率。 Cox比例风险回归模型，简称Cox回归模型。该模型又英国统计学家D.R.Cox于1972年提出，主要用于肿瘤和其他慢性病的预后分析，也可用于...
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Chef_Chen的博客
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一般来说，对于打印出来后明显分布的比较集中，靠近线分布的数据，我们会优先用最小二乘法（OLS）去回归数据，在正常的情况下它的效果很好，但如果数据中存在了比较离谱的离散点，那么由于OLS的算法机制，它会为了强行去拟合这些离散点去扭曲回归线，也就是让其产生偏离，这会严重误导我们对数据的判断。而稳健回归在这类处理中，引入了权重，通过对离散点的误差计算，当它认为这是会产生极大误差的点时，会赋予这些点很低的权重（有时甚至接近于0），从而使模型能够忽略这些离散点，较好的呈现出数据本身的统计性质。
L1-078 吉老师的回归
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【代码】L1-078 吉老师的回归。
r语言二分类logistic回归并画出三线表
08-30
在R语言中，进行二分类Logistic回归通常用于预测一个离散因变量（如0/1、是/否等），基于连续或分类的自变量。以下是基本步骤： 1. **加载数据和包**: 首先，你需要安装并加载`ggplot2`和`car`等必要的库，如果还没安装，可以运行： ``` install.packages("ggplot2") install.packages("car") library(ggplot2) library(car) ``` 2. **导入数据**: 假设你有一个名为`df`的数据框，其中包含响应变量`y`和预测变量`x1`, `x2`, ...: ```r data <- read.csv("your_data.csv") # 替换为你实际的数据文件路径 ``` 3. **建立模型**: 使用`glm()`函数创建Logistic回归模型，例如预测`y`依赖于`x1`和`x2`： ```r model <- glm(y ~ x1 + x2, data = df, family = "binomial") ``` 4. **摘要模型**: 可以使用`summary()`查看模型的系数、P值、AIC等信息。 5. **计算预测概率**: 对新样本计算预测的概率，可以使用`predict()`函数： ```r pred_prob <- predict(model, newdata = df_test, type = "response") ``` 其中`df_test`是你用于评估模型的新数据集。 6. **绘制三线表**: R语言本身并不直接提供绘制三线表的功能，但你可以结合`tidyverse`套件中的`pivot_longer`和`ggplot2`来转换数据，然后手动创建。这里以交叉表为例： ```r contingency_table <- table(df$y, df$x1) %>% pivot_wider(names_from = x1, values_from = Freq, values_fill = 0) ggplot(contingency_table, aes(x = Var1, y = Var2, fill = Freq)) + geom_tile() + scale_fill_discrete(name = "Count") + theme_minimal() ``` 注意，以上代码假设了你的数据已经准备好，并且存在一个名为`y`的二分类变量以及你想要作为特征的变量。
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