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logistic回归probit回归与poission回归.pptx
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logistic
回归
probit
回归与
poission
回
归
•
Logistic
回归
(
因变量为二分变量
/
二项分布
)
•
probit
回归
•
Poisson
(
因变量为
poisson
分布
)
第三章
:
横截面数据
:
因变量为分类变量及因变
量为频数
(
计数
)
变量得情况
概念
logistic
回归就是研究因变量为二分类或多分类观察结果与影
响
因素
(
自变量
)
之间关系得一种多变量分析方法
,
属概率型非线
性回归。
最常用得就是二值型
logistic
,
即因变量得取值只包含两个类
别
例如
:
好、坏
;
发生、不发生
;
常用
Y=1
或
Y=0
表示。
自变
量
X
称为危险因素或暴露因素
,
可为连续变量、等级变量、分类
变量
,
可有
m
个自变量
X
1
,X
2
,…X
m
。
P
表示
Y=1
得概率
,
就是
其她变量得一个函数。
【
p(Y=1|X)
表示在
X
得条件下
Y=1
得概率】
logistic
回归得数学表达式为
:
logistic
回归得分类
:
(1)
二分类资料
logistic
回归
:
因变量为两分类变量得资料
,
可用
非条件
logistic
回归和条件
logistic
回归进行分析。非条件
logistic
回归多用于非配比病例
-
对照研究或队列研究资料
,
条件
logistic
回归多用于配对或配比资料。
(2)
多分类资料
logistic
回归
:
因变量为多项分类得资料
,
可用多
项分类
logistic
回归模型或有序分类
logistic
回归模型进行分
析。
也可以分为
logistic
回归和条件
logistic
回归
1.
令因变量两个水平对应得值为
0
、
1,
概率为
1-p
、
p,
则显然我们也可以用多重回归进行分析？为什
么要用
logistic
回归分析？
2.
logistic
回归回归系数、模型评估、参数估计、
假设检验等与之前得回归分析有何不同？
3.
因变量为二分变量时既可以用
logistics
回归也可
以用
probit
回归
,
那么
probit
回归及其与
logistic
回
归得异同之处
问题
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