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文檔簡介

Logistic回歸分析(LogisticRegressionAnalysis)Logistic回歸分析多重線性回歸分析的前提條件線性;獨(dú)立;正態(tài);等方差

醫(yī)學(xué)中還常研究二分類因變量(如患病與未患病、陽性與陰性等)或多分類因變量與一組自變量(X1,X2,...Xm,)的關(guān)系,線性回歸分析方法就無能為力。

Logistic回歸分析Logistic回歸分析可解決:應(yīng)變量為:二分類;無序多分類;有序多分類;本次教學(xué)主要介紹應(yīng)變量為二分類的Logistic回歸分析Logistic回歸分析按設(shè)計(jì),Logistic回歸分析分為:成組:非條件Logistic回歸分析配對(duì):條件Logistic回歸分析Logistic回歸模型

為探討超重和肥胖對(duì)高血壓病的影響,2004年,某研究者采用整群抽樣的方法,對(duì)某地6個(gè)鎮(zhèn)35周歲以上的常住人口進(jìn)行高血壓普查,同時(shí)收集了身高、體重等相關(guān)信息。整理后資料見下表。目的:建立高血壓患病率與體質(zhì)指數(shù)間的數(shù)量關(guān)系模型,估計(jì)超重與肥胖對(duì)高血壓患病的風(fēng)險(xiǎn)。不同體質(zhì)指數(shù)組高血壓患病率體質(zhì)指數(shù)X調(diào)查人數(shù)患病Y=1未患病Y=0患病率(%)正常X=067921331546119.60超重或肥胖X=141481656249239.92合計(jì)109402987795327.30Logistic回歸模型因變量為二分類變量,不滿足線性回歸分析條件,首先對(duì)進(jìn)行數(shù)據(jù)變換:這個(gè)變換將取值在0-1間的值轉(zhuǎn)換為值域在()的值。建立與X的線性模型:

Logistic回歸模型求解

右端在數(shù)學(xué)上屬于Logistic函數(shù),所以稱其為Logistic回歸模型。Logistic回歸模型若自變量擴(kuò)展到個(gè)P個(gè),(X1,X2,...XP,),則多個(gè)自變量的回歸模型為模型參數(shù)的意義

Β0:常數(shù)項(xiàng)(截距),表示模型中所有自變量均為0時(shí),的值;β1,β2、...βP:回歸系數(shù),表示在控制其他自變量時(shí),自變量變化一個(gè)單位所引起的改變量。模型參數(shù)的意義由于模型參數(shù)的意義例中“超重或肥胖”組(X=1)患高血壓的優(yōu)勢為:“正?!苯M(X=0)患高血壓的優(yōu)勢為:兩組的優(yōu)勢比(oddsratio,OR)為:模型參數(shù)的意義一般地,根據(jù)多個(gè)自變量的回歸模型,在其他變量取值不變的情形下,與變量Xj的二個(gè)水平C1與C2(C2>C1)相對(duì)應(yīng)的事件的優(yōu)勢比為:當(dāng)XJ的二個(gè)水平相差1個(gè)單位時(shí),模型參數(shù)的意義Logistic回歸分析廣泛用于流行病學(xué)中前瞻性的隊(duì)列研究、回顧性的病例-對(duì)照研究以及現(xiàn)況研究。當(dāng)變量Xj的回歸系數(shù)Βj>0時(shí),Xj增加1個(gè)單位后與增加前相比,事件的優(yōu)勢比ORj>1,表明Xj為危險(xiǎn)因素;Βj<0時(shí),Xj增加1個(gè)單位后與增加前相比,事件的優(yōu)勢比ORj<1,表明Xj

為保護(hù)因素;Βj=0,Xj增加1個(gè)單位后與增加前相比,事件的優(yōu)勢比,ORj=1,表明Xj對(duì)結(jié)果變量不起作用。Logistic回歸的參數(shù)估計(jì)Logistic回歸模型中的參數(shù)β1,β2、…βP需要通過樣本資料,按照一定方法進(jìn)行估計(jì),估計(jì)量記為b1,b2、…bP。參數(shù)估計(jì)方法有多種,極大似然估計(jì)(MLE)最為常用Logistic回歸的參數(shù)估計(jì)極大似然估計(jì)基本思想選擇能有最大概率獲得當(dāng)前樣本的參數(shù)值作為參數(shù)的估計(jì)值。Logistic回歸的參數(shù)估計(jì)假設(shè)n例觀察對(duì)象彼此獨(dú)立,其自變量為,因變量為Yi(0-1變量),。對(duì)于第i個(gè)體,給定Xi時(shí),出現(xiàn)觀察結(jié)果Yi的概率為:Logistic回歸的參數(shù)估計(jì)對(duì)于n個(gè)獨(dú)立個(gè)體,給定自變量時(shí),出現(xiàn)當(dāng)前觀察結(jié)果的概率為上述n個(gè)概率的乘積Logistic回歸的參數(shù)估計(jì)上式為似然函數(shù)(likelihoodfunction),記為L。求解β0,

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