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Logistic回歸分析攻略馮國(guó)雙什么是logistic回歸口常見(jiàn)的幾種回歸模型:口因變量為連續(xù)資料線性回歸口因變量為分類資料Logistic回歸口因變量為計(jì)數(shù)資料Poisson回歸口因變量為生存資料Cox回歸什么是L0gistic回歸口線性回歸模型:y=a+bx1+b2x2+A+bnxP口Log變換:logitP=n(口p表示事件發(fā)生的概率,1p為事件不發(fā)生的概率當(dāng)p=1時(shí),logit(p)=+∞,口當(dāng)p=0.5時(shí),logit(p)=0,當(dāng)p=0時(shí),logit(p)=-∞口故logit(p)的取值范圍是(-∞,+∞)什么是L0gistic回歸口Log變換:logitp=l()口式中等號(hào)右邊的分?jǐn)?shù)[p/(1)是流行病學(xué)常用的描述疾病發(fā)生強(qiáng)度的統(tǒng)計(jì)指標(biāo),稱為優(yōu)勢(shì)(odds)口當(dāng)疾病發(fā)生的概率P與不發(fā)生的概率q相等皆為05時(shí),ods=1,否則ods大于或小于1。什么是L0gistic回歸口Logistic回歸模型:logit(p)=In()=Bo+B,,+B2x2+A+R口表示自變量x改變一個(gè)單位時(shí),logit(p)的改變量?？谄渌问?B0+月1x1+B2x2+…+Bmxm

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