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Logistic回归模型的参数估计和假设检验+回归的应用和注意事项。是非线性回归,研究因变量为二项分类或多项分类结果与影响因素之间关系的一种多重回归分析方法。
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在疾病的病因学研究中,经常需要分析疾病的发生与各危险因素之间的定量关系。 比如,研究食管癌的发生与吸烟、饮酒、不良饮食习惯等危险因素的关系。如果采用多重线性回归分析,由于因变量y为二分类变量(通常取值0或1 ),不满足正态分布和方差齐等应用条件,若强行使用线性回归分析,其预测值可能会大于1或小于,而无法解释。 在流行病学研究中,虽然可以用Mantel-Haenszel分层分析方法分析多个因素的混杂作用,但这种经典方法有其局限性,随着混杂因素的增加,分层越来越细,致使每层内的数据越来越少,使相对危险度的估计产生困难。 Logistic回归模型较好地解决了上述问题,已经成为医学研究,特别是流行病学病因研究中最常用的分析方法之一。
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Logistic回归分析是广义的线性回归分析模型,主要用于处理二分类问题。其核心思想是将线性回归应用于二分类变量上,旨在找到一个函数,将特征变量转换为概率值。
多重线性回归 是简单直线回归的推广,研究一个因变量与多个自变量之间的数量依存关系。多重线性回归用回归方程描述一个因变量与多个自变量的依存关系,简称多重回归。
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1 多重线性回归模型的建立2 多重线性回归模型的应用和注意事项
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