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Logistic 回归模型PPT学习教案.pptx
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会计学
1
Logistic
回归模型
2
数据分析的背景
计量资料单因素统计分析
对于两组计量资料的比较,一般采用
t
检验或秩和检验。
对于两个变量的相关分析采用
P
earson
相关分析或
Spearman
相关分析
考虑多因素的影响,对于应变量
(
反应变
量
)
为计量资料,一般可以考虑应用多重
线性回归模型进行多因素分析。
第
1
页
/
共
81
页
3
数据分析的背景
单因素的分类资料统计分析,一般采用
P
earson
2
进行统计检验,用
Odds
R
atio
及其
95%
可信区间评价关联程
度。
考虑多因素的影响,对于反应变量为分
类变量时,用线性回归模型
P=a+
bx
就不合适了,应选用
Logistic
回归模
型进行统计分析。
第
2
页
/
共
81
页
4
Logistic
回归模型
按研究设计分类
非配对设计:非条件
Logistic
回归
模型
配对的病例对照:条件
Logistic
回
归模型
按反应变量分类
二分类
Logistic
回归模型
(
常用
)
多分类无序
Logistic
回归模型
多分类有序
Logistic
回归模型
第
3
页
/
共
81
页
5
基础知识
通过下例引入和复习相关概念
例如:研究患某疾病与饮酒的关联性
患病率
P
1
=a/m
1
P
2
=b/m
2
第
4
页
/
共
81
页
饮酒
(X
=1)
不饮酒
(X
=0)
合计
患病
(y=1)
a
b
n1
未患病
(y=0)
c
d
n2
合计
m1
m
2
N
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