文档介绍：Logistic回归分析及应用复****多元线性回归 (multiplelinearregression)在医学实践中,常会遇到一个应变量与多个自变量数量关系的问题。如医院住院人数不仅与门诊人数有关,而且可能与病床周转次数,床位数等有关;儿童的身高不仅与遗传有关还与生活质量,性别,地区,国别等有关;人的体表面积与体重、身高等有关。2表1多元线性回归分析的数据结构实验对象yX1X2X3….XP 1y1a11a12a13…a1p 2y2a21a22a23…a2p 3y3a31a32a33…a3p ………………… nynan1an2an3…anp ━━━━━━━━━━━━━━━━━━其中:y取值是服从正态分布3多元线性回归模型通过实验测得含有p个自变量x1,x2,x3,…,xp及一个因变量y的n个观察对象值,利用最小二乘法原理,建立多元线性回归模型:其中b0为截距,b1,b2…-1个变量的作用加以固定后,(一) Logistic回归模型是一种概率模型,适合于病例—对照研究、随访研究和横断面研究,且结果发生的变量取值必须是二分的或多项分类。可用影响结果变量发生的因素为自变量与因变量,建立回归方程。6设资料中有一个因变量y、p个自变量x1,x2,…,xp,对每个实验对象共有n次观测结果,可将原始资料列成表2形式。2、Logistic回归模型的数据结构7表2Logistic回归模型的数据结构实验对象y X1X2X3….XP 1y1a11a12a13…a1p 2y2a21a22a23…a2p 3y3a31a32a33…a3p ………………… nynan1an2an3…anp ━━━━━━━━━━━━━━━━━━其中:y取值是二值或多项分类8表3肺癌与危险因素的调查分析例号是否患病性别吸烟年龄地区1110300210**********………………30000261注:是否患病中,‘0’代表否,‘1’代表是。性别中‘1’代表男,‘0’代表女,吸烟中‘1’代表吸烟,‘0’代表不吸烟。地区中,‘1’代表农村,‘0’代表城市。9表4配对资料(1:1)对子号病例对照x1x2x3x1x2x31130101203**********…………………10222000注:X1蛋白质摄入量,取值:0,1,2,3X2不良饮食****惯,取值:0,1,2,3X3精神状况,取值:0,1,210