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Logistic Regression Analysis
第十六章

Logistic 回归分析
实例
2003年6月17日处理无锡101医院脑外科陈铮立主任医师一份临床科研资料:1994年1月~2001年12月8年间,76例高血压脑出血患者术后再出血的危险因素分析。
实例
Y 手术后再出血
手术后未再出血
X1 性别
X2 年龄
X3 术前昏迷程度积分
X4 瞳孔是否扩大
X5 高血压病龄
X6 临床分级
X7 发病至手术时间
X8 出血部位
X9 出血量
X10 脑血管是否硬化
X11 有无活动性出血
X12 拔管时有无高血压
X13 手术后有无高血压
X14 是否右(左)手作右(左)脑
实例
单因素分析(再出血组与未再出血组比较)
X5、X7、X11、X12、X13有统计学意义。
Logistic回归分析:
( Y=1 手术后再出血 Y=0 手术后未再出血)
筛选出X10、X14有统计学意义。
还可计算脑血管硬化比未硬化、右手作左脑比右手作右脑的手术后再出血的相对危险度。
第一节 Logistic回归
一、基本概念
二、 Logistic回归模型的参数估计
三、 Logistic回归模型的假设检验
四、变量筛选
~
Logistic回归模型(应变量是一个二值变量)
Y=
1 阳性(发病、有效、死亡等)
0 阴性(未发病、无效、存活等)
×
Logistic回归模型(应变量是一个二值变量)
Y=
1 阳性(发病、有效、死亡等)
0 阴性(未发病、无效、存活等)
P=P(Y=1 | X1, X2, , Xm)
Logistic回归模型(概率型非线性回归)

