Logistic regression， logistic回归.ppt

文档介绍：研究生《医学统计学》(即二分类变量),如发病与未发病、阳性与阴性、死亡与生存、治愈与未治愈、暴露与未暴露等,显然这类资料不满足多元(重)回归的条件什么情况下采用Logistic回归流行病与卫生统计学系Brown(1980)在术前检查了53例前列腺癌患者,拟用年龄(AGE)、酸性磷酸酯酶(ACID)两个连续型的变量,X射线(X_RAY)、术前探针活检病理分级(GRADE)、直肠指检肿瘤的大小与位置(STAGE)三个分类变量与手术探查结果变量NODES(1、0分别表示癌症淋巴结转移与未转移)建立淋巴结转移的预报模型。实例流行病与卫生统计学系(一)53例接受手术的前列腺癌患者情况流行病与卫生统计学系(二)26例冠心病病人和28例对照进行病例对照研究流行病与卫生统计学系26例冠心病病人和28例对照者进行病例对照研究流行病与卫生统计学系一、logistic回归模型流行病与卫生统计学系概率预报模型流行病与卫生统计学系二、模型的参数估计Logistic回归参数的估计通常采用最大似然法(maximumlikelihood,ML)。最大似然法的基本思想是先建立似然函数与对数似然函数,再通过使对数似然函数最大求解相应的参数值,所得到的估计值称为参数的最大似然估计值。