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第三部分Logistic回归SPSS与SAS
复习： 1.多元统计分析中指标的量化法 2.多元线性回归分析的数据结构与模型 3.多元线性回归分析的具体任务 4.筛选变量的常用方法 5.多元线性回归分析的实现方法 １.多元统计分析指标的量化法： （1）二分类 （2）无序多分类 （3）有序多分类 ３.多元线性回归分析的具体任务 1) 采用最小二乘法原理确定方程中系数bi i=0,1,2,3…p; 2) 采用F检验对回归方程整体进行假设检验； 3) 采用t检验对方程中的每个系数bi进行假设检验。 4)结合专业给出合理的解释。 ４.筛选变量的常用方法 向前法(forward selection) 后退法(backward selection) 逐步回归法（stepwise selection) ５.多元线性回归的实现过程 （一）基本概念和原理 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1形式。 表1 Logistic回归模型的数据结构 实验对象 y X1 X2 X3 …. XP 1 y1 a11 a12 a13 … a1p 2 y2 a21 a22 a23 … a2p 3 y3 a31 a32 a33 … a3p … … … … … … … n yn an1 an2 an3 … anp ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 表2 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 1 0 1 0 30 0 2 0 0 1 46 1 3 1 0 0 35 1 … … … … … … 30 1 0 0 26 1 注：是否患病中，‘1’代表否，‘0’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。 表3 配对资料(1:1) 对子号 病例 对照 x1 x2 x3 x1 x2 x3 1 1 3 0 1 0 1 2 0 3 1 1 3 0 3 0 1 2 0 2 0 … … … … … … … 10 2 2 2 0 0 0 注：X1蛋白质摄入量，取值：0，1，2，3 X2不良饮食习惯，取值：0，1，2，3 X3精神状况 ，取值：0，1，2 Logistic回归 -- Logistic回归与多重线性回归联系与区别 联系: 用于分析多个自变量与一个因变量的关系，目的是矫正混杂因素、筛选自变量和更精确地对因变量作预测等. 区别: 线性模型中因变量为连续性随机变量，且要求呈正态分布. Logistic回归因变量的取值仅有两个，不满足正态分布. 3、 Logistic回归模型 故对于样本资料OR=exp(
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