文档介绍：会计学
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整理logistic回归(huíguī)分析
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研究问题可否用多元(duō yuán)线性回归方法？
(fāngfǎ)要求 Y 的取值为计量的连续性随机变量。
。
不能回答“发生与否”
logistic回归方法(fāngfǎ)补充多元线性回归的不足
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Logistic回归(huíguī)方法
该法研究(yánjiū)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。
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第一节    logistic回归(huíguī)一、基本概念

logistic回归要求应变量（Y）取值为分类变量（两分类或多个分类）

自变量（Xi）称为(chēnɡ wéi)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，… Xm
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(huíguī)模型方程
一个自变量与Y关系的回归(huíguī)模型
如：y：发生=1,未发生=0 x ：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。
或
模型描述了应变量(biànliàng)p与x的关系
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P概率(gàilǜ)
1

Z值
0
1
2
3
-1
-2
-3
图16-1 Logistic回归函数(hánshù)的几何图形
Β为正值(zhènɡ zhí)，x越大，结果y=1发生的可能性（p）越大。
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几个logistic回归模型(móxíng)方程
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logistic回归模型方程(fāngchéng)的线性表达
对logistic回归(huíguī)模型的概率（p）做logit变换，
截距（常数(chángshù)）
回归系数
Y～（-∞至+∞）
线形关系
方程如下：
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在有多个(duō ɡè)危险因素（Xi）时
多个变量的logistic回归模型(móxíng)方程的线性表达：
或
公式(gōngshì)16-2
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(cānshù)的意义
Β0（常数项）：暴露因素Xi=0时，个体(gètǐ)发病概率与不发病概率之比的自然对数比值。
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