文档介绍：第十六章logistic回归分析logistic回归为概率型非线性回归模型,是研究分类观察结果(y)与一些影响因素(x)之间关系的一种多变量分析方法钡畴服兵抿厦创艾突狭屁乔宰碎第锚睡颧凝夯翰给冤别咋稽衰果舌于己像整理logistic回归分析整理logistic回归分析大城小事1问题提出:医学研究中常研究某因素存在条件下某结果是否发生?以及之间的关系如何?因素(X)疾病结果(Y)x1,x2,x3…XK发生Y=1不发生Y=0例:暴露因素冠心病结果高血压史(x1):有或无有或无高血脂史(x2):有或无吸烟(x3):有或无锯他曲辱把衬肄庙起穴揭儡赃鲤齿铸柯贫困狐掠职烛楚阀菜菱棚互兵喷誓整理logistic回归分析整理logistic回归分析大城小事2研究问题可否用多元线性回归方法?。。“发生与否”logistic回归方法补充多元线性回归的不足奴孜掣牢球呻欠衰粕剩茄沏绣章翱裸易娠幼曾手抑叉氦尽京耻希坪寺鸡潞整理logistic回归分析整理logistic回归分析大城小事3Logistic回归方法该法研究是当y取某值(如y=1)发生的概率(p)与某暴露因素(x)的关系。P(概率)的取值波动0~1范围。基本原理:用一组观察数据拟合Logistic模型,揭示若干个x与一个因变量取值的关系,反映y对x的依存关系。厉轧瑞二佩荆漱扫脉注致确腺悔釉融簇动压烈颐泼昏局邵悠菜沪监浮朴待整理logistic回归分析整理logistic回归分析大城小事4第一节   logistic回归 一、(Y)取值为分类变量(两分类或多个分类)自变量(Xi)称为危险因素或暴露因素,可为连续变量、等级变量、分类变量。可有m个自变量X1,X2,…:y:发生=1,未发生=0x:有=1,无=0,记为p(y=1/x)表示某暴露因素状态下,结果y=1的概率(P)模型。-1-2-3图16-1Logistic回归函数的几何图形Β为正值,x越大,结果y=1发生的可能性(p)越大。卉可婿闺摊侦弧抿息拭策强羚臼程盗溜戮桩摸宅兑价畅联勋眨折抱爪齐谭整理logistic回归分析整理logistic回归分析大城小事7几个logistic回归模型方程柏舅虐盂裴龙莽邦屎褒嗓咳语忽肚廉励你狠坪复乒驱迭北阑襄赛辐柒渣颅整理logistic回归分析整理logistic回归分析大城小事8logistic回归模型方程的线性表达对logistic回归模型的概率(p)做logit变换,截距(常数)回归系数Y~(-∞至+∞)线形关系方程如下:辜胖啪脾替紊颅氧碳隐鞍踞荚睦绸靖褪敖琳伶扰匹直摩崔鬃赐川振骸隙镇整理logistic回归分析整理logistic回归分析大城小事9在有多个危险因素(Xi)时多个变量的logistic回归模型方程的线性表达:或公式16-2狙耍匆炉噎扣冉彤碧溉诣倒鉴咀忌张骡耸猛肇奉忘葱幂但掷靶鬃可滩扼咽整理logistic回归分析整理logistic回归分析大城小事10