Logistic 回归模型PPT课件.pptx

Logistic 回归模型 Logistic 回归模型是一种常用的统计分析方法，主要用于研究分类变量之间的关系。它可以应用于多种学科领域，如医学、社会科学、经济学等。 数据分析的背景 ---------------- 在数据分析中，常用的统计方法有t检验、秩和检验、Pearson 相关分析、Spearman 相关分析等。但是，当我们面临多因素的影响时，需要使用多重线性回归模型或 Logistic 回归模型进行分析。 单因素的分类资料统计分析 --------------------------- 在单因素的分类资料统计分析中，我们可以使用 Pearson χ2 进行统计检验，用 Odds Ratio 及其 95% 可信区间评价关联程度。 Logistic 回归模型的分类 ------------------------- Logistic 回归模型可以根据研究设计和反应变量的类型进行分类。按研究设计分类，可以分为非配对设计和配对设计两类。按反应变量分类，可以分为二分类 Logistic 回归模型、多分类无序 Logistic 回归模型和多分类有序 Logistic 回归模型。 基础知识 ------------- 在 Logistic 回归模型中，我们需要了解一些基础知识，如 Odds 的概念、Odds 的计算方法、Odds Ratio 的概念和计算方法等。 Odds 的概念 ------------- Odds 是一个非常重要的概念，它是指某一事件发生的概率与不发生的概率的比值。Odds 越大，表示事件发生的概率越高。 Odds Ratio 的概念 ------------------ Odds Ratio 是用来比较两个 Odds 的大小的方法，它是指两个 Odds 的比值。Odds Ratio 越大，表示事件发生的概率越高。 Logistic 回归模型的数学表达式 -------------------------------- Logistic 回归模型的数学表达式可以写成以下形式： log (p) = β0 + β1x 其中，p 是事件发生的概率，β0 是常数项，β1 是回归系数，x 是自变量。 回归系数的意义 ------------------ 回归系数可以用来解释自变量对事件发生概率的影响。例如，在 Logistic 回归模型中，如果回归系数为正值，那么自变量的增加将提高事件发生的概率。 实例 1：患病与饮酒的关系 --------------------------- 在这个实例中，我们使用 Logistic 回归模型来研究患病与饮酒的关系。我们可以计算出患病率和 Odds，然后使用 Logistic 回归模型来分析患病与饮酒的关系。 Logistic 回归模型是一种非常有用的统计分析方法，广泛应用于多种学科领域。了解 Logistic 回归模型的基础知识和数学表达式对实际应用非常重要。