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8logistic回归
logistic回归 logistic的主要内容 logistic回归 条件logistic回归 多类结果的logistic回归 有序结果的累计比数logistic回归 logistic回归的正确应用 logistic回归 模型简介 传统方法与logistic回归的关系 回归系数的解释 模型的估计与假设检验 建模策略 多元线性回归的适用条件 计量资料(均数)＝计量、等级、分类 1 模型简介 P发病的概率, 0≤P≤1。 logistic函数 logistic回归模型 P发病的概率。 为“机会”或“优势”(odds) logit P为优势之对数(log odds) logistic回归模型的几种形式 2 传统方法与logistic回归 四格表资料(病例对照)与logistic的关系 分层四格表资料与logistic的关系 例 四格表资料 探讨妇女使用雌激素与患子宫内膜癌的病例-对照研究 四格表资料的logistic回归 X=1 表示使用过雌激素 X=0 表示未使用过雌激素 四格表资料与logistic回归 X=1时 X=0 时 例 分层四格表资料与logistic回归 Mantel-Haenszel法结果 . mhodds y x [fw=f] , by(age) Comparing x==1 vs. x==0 by age --------------------------------------------------------------- age | Odds Ratio chi2(1) Pchi2 [95% Conf. Interval] ------+-------------------------------------------------------- 1 | 7.225806 6.78 0.0092 1.263340 41.32877 2 | 8.863636 28.64 0.0000 3.369128 23.31881 3 | 1.538462 0.58 0.4450 0.504952 4.687303 4 | 3.712821 6.58 0.0103 1.266587 10.88361 5 | 3.883871 5.53 0.0187 1.147490 13.14561 --------------------------------------------------------------- Mantel-Haenszel estimate controlling for age ---------------------------------------------------------------- Odds Ratio chi2(1) Pchi2 [95% Conf. Interval] ---------------------------------------------------------------- 3.969895 34.72 0.0000 2.418041 6.517702 ---------------------------------------------------------------- Test of homogeneity of ORs (approx): chi2(4) = 6.27 Prchi2 = 0.1797 logistic回归结果 . xi : logit y x i.age [fw=f] i.age _Iage_1-5 (naturally coded; _Iage_1 omitted) Logit estimates Number of obs = 1976 LR chi2(5) = 151.47 Prob chi2 = 0.0000 Log likelihood = -643.06749
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