研究生医学统计中logistic回归.pptVIP

预报模型TheLOGISTICProcedure

AnalysisofMaximumLikelihoodEstimates预报模型四、回归参数的意义当只有一个自变量时，以相应的预报概率为纵轴，自变量为横轴，可绘制出一条S形曲线。回归参数的正负符号与绝对值大小，分别决定了S形曲线的方向与形状优势比改变exp(bj)个单位五、整个回归模型的假设检验似然比检验（likelihoodratiotest）ROC曲线模型评价ROC曲线模型评价图16-2Logistic回归预报能力的ROC曲线六、logistic逐步回归（变量筛选）MODEL语句加入选项“SELECTION=STEPWISESLE=0.10SLS=0.10;”常采用似然比检验：决定自变量是否引入或剔除。模型中有X5、X6、X8，

看是否引入X1模型含X1、X5、X6、X8的模型的负二倍对数似然为：＝46.224对数似然为：＝50.402模型含X5、X6、X8的模型的负二倍第二节.条件logistic回归条件似然函数1:3配对的例子1:2配对的例子表16-7条件logistic回归的SAS程序****************************************************************Logistic回归第一节.非条件logistic回归第二节.条件logistic回归第三节.应用及其注意事项什么情况下采用Logistic回归医学研究中常碰到应变量的可能取值仅有两个（即二分类变量），如发病与未发病、阳性与阴性、死亡与生存、治愈与未治愈、暴露与未暴露等，显然这类资料不满足多元（重）回归的条件Brown(1980)在术前检查了53例前列腺癌患者，拟用年龄(AGE)、酸性磷酸酯酶(ACID)两个连续型的变量，X射线(X_RAY)、术前探针活检病理分级(GRADE)、直肠指检肿瘤的大小与位置(STAGE)三个分类变量与手术探查结果变量NODES（1、0分别表示癌症淋巴结转移与未转移）建立淋巴结转移的预报模型。01实例02（一）53例接受手术的前列腺癌患者情况（二）26例冠心病病人和28例对照进行病例?对照研究26例冠心病病人和28例对照者进行病例?对照研究一、logistic回归模型概率预报模型二、模型的参数估计Logistic回归参数的估计通常采用最大似然法(maximumlikelihood，ML)。最大似然法的基本思想是先建立似然函数与对数似然函数，再通过使对数似然函数最大求解相应的参数值，所得到的估计值称为参数的最大似然估计值。参数估计的公式三、回归参数的假设检验优势比及其可信区间标准化回归参数用于评价各自变量对模型的贡献大小SAS程序TheLOGISTICProcedure

AnalysisofMaximumLikelihoodEstimates*****************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************