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【推荐】logistic分析(可编辑修改).ppt
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非条件
Logistic
回归分析
邓
伟
2003.10
前言
Logistic
回归模型是适用于反应变量
(
因变量为
分类变量的回归分析
按设计类型:
条件
Logistic
回归:配对设计(
proc phreg
)
非条件
Logistic
回归:未配对
(proc logistic)
按变量类型:
两分类反应变量
(proc logistic)
多分类有序反应变量
(proc logistic)
多分类无序反应变量(
proc catmod
)
原理
多元线性回归模型:
其中是
截距,
是参数向量,
X
是自变量向量
。表示
n
个自变量
x
与反应变量
Y
间的关系,
Y
为
任意实数
,属于连续变量
当反应变量为离散型变量时,如研究不同治疗
方法对某病治疗的效果,反应变量疗效
Y
的值
为
1
(治愈)和
0
(未愈),要研究的是某种事
件(如治愈)发生的可能与自变量(治疗方法
)的关系,反应变量为事件发生的概率
P
(
Y=1
)。
对概率进行转换,可建立线性回归模型
该转换称为
logit
转换。
P
为事件发生的概率,
1-P
为事件不发生的概率
称为比数(
odds
)
对应的患病率
可见,
Odds
与
p
是一一对应的。如果两个患病率相等
p1=p2
,则可得两个比数相等
Odds1=Odds2
;
因此我们可以把两个患病率大小的比较转化为两个
Odds
大小的比较。并引入比数比
(Odds Ratio,OR)
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