logistic回归分析 PPT课件

调查数据分析二元Logistic回归课件

回归建模——二元Logistic回归模型
自变量（解释变量）： X1：年龄，取值从18到58； X2：月收入（元），取值850、950、 1000 、 1200、1300、 1500、 1800、 2100； X3：性别，取值为1，表达男性；取值为0，表达女性。
回归建模——二元Logistic回归模型
Logistic回归参数旳旳置信区间
▪ Logistic回归系数旳置信区间
▪ 发生比率旳置信区间
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1 Logistic回归方程旳明显性检验
检验模型中全部自变量整体来看是否与所研究事件旳对数优势比存在线性关系，也即方程是否成立。
检验旳措施有似然比检验（ likehood ratio
test ）、比分检验（score test）和Wald检验
Logistic回归模型旳评价
• 1 拟合优度检验（Goodness of fit） 1.1 皮尔逊检验 1.2 Hosmer-Lemeshow检验
• 2 Logistic回归模型旳预测精确性 Cox & Snell R Square指标和Nagelkerke R Square指标
24
拟合优度检验
方差膨胀因子
VIF 1 TOL
因为只关心自变量之间旳关系，所以能够
经过线性回归得到容忍度指标。
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异常值旳诊疗（一）
原则化残差（Pearson残差）
ej
yj n jpj n jp j (1 p j )
▪ yj为第j个协变量组合旳阳性（取值为1）观察
值个数
▪ nj为第j个协变量组合旳观察单位数
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Logistic回归模型估计：极大似然估计
多元回归采用最小二乘估计，使因变量旳真实值和预测值差别值旳平方和最小化； Logistic变换旳非线性特征使得在估计模型旳时候采用极大似然估计旳迭代措施，找到系数旳“最可能”旳估计，在计算整个模型拟合度时，采用似然值。

Stata做logistic回归课件PPT

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条件logistic 回归
非条件logistic 回归适用于平行组设计的病例-对照研究，队列研究，而不适用于配比设计的病例 -对照研究。对于配比的病例-对照研究资料需要用条件logistic 回归。其命令为：
clogit 因变量 [自变量] , group(配比变量) [ level(#) or ]
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小结
Logit、 blogit 、 glogit 、 blogit 、 clogit 、 mlogit 、 ologit
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多类结果的logistic回归
在医学研究中，常常会遇到结果变量是多分类的情况，如同一种肿瘤的不同亚型；病例-对照研究中的一个对照组，两个或多个病例组；或一个病例组，两个或多个对照组，如医院对照和健康人群对照等。
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用于多类结果的logistic 回归的命令是mlogit。
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(2) 分组频数资料，一般自变量较少，且均为分类变量，常以各自变量(不包括因变量)各水平的组合的频数表形式出现，因变量常表达为分子与分母。如例2。用下列命令：
blogit 阳性数变量总观察数变量 [，logit 命令选择项]
或 glogit 阳性数变量总观察数变量 [， level(#) or]
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例6 南通医学院陈佩珍教授研究了儿童智商等级与其母亲文化程度的关系，共收集了 857名儿童的资料，见表6。
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可以计算出OR=1.89，

医学统计学13.Logistic回归分析(15)课件

H0 : 1 2 m 0
H1 : 各（j j 1，2，，m)不全为0
ln
1
P P
=
0
1X1
2 X 2
mXm
模型中某β是否为0进行检验
说明某自变量对Y的作用是否有统计意义
H0 :j 0 H1 : j 0
6、回归模型或回归系数的假设检验
检验方法：
1）似然比检验 (likelihood ratio test) 2）Wald检验 3）计分检验(score test)
统计学中，把ln（P/Q）称为 P 的Logit 转换或对数转换，记为Logit P。由此得到的回归方程，称为Logistic回归方程。
或： P
1
1 EXP[(0 1X1 2 X 2 m X m )]
P
1
P概率 1
1 exp[(0 x)]
Z 0 1x
0.5
β为正值，x 越
.793
12.726
Cons tant
1.697
.659
6.635
a. V ariable(s ) entered on step 1: x 1, x 2, x3.
df 1 1 1 1
Sig. .682 .104 .000 .010
Ex p(B) .998
2.208 .059
5.455
2 ( bj )2
当某影响因素Xi仅为两个水平（1暴露，0非暴露），则：
OR exp b
i
i
当bi=0时，ORi=1，说明因素Xi对疾病发生不起作用；当bi>0时，ORi>1，说明因素Xi对疾病发生是危险因素；当bi<0时，ORi<1，说明因素Xi对疾病发生是保护因素。

《多元Logistic回归》课件

交叉验证是一种评估模型泛化能力的手段，通过将数据集分成训练集和验证集，反复训练和验证模型，以获得更可靠的评估结果。常用的交叉验证方法有k-fold交叉验证、留出交叉验证等。
03
多元Logistic回归的实现步骤
数据预处理：特征选择、缺失值处理等
特征选择
选择与目标变量相关的特征，去除无关或冗余特征，提高模型的预测性能。
多元Logistic回归与一元Logistic回归的区别
一元Logistic回归只涉及一个自变量，而多元 Logistic回归涉及多个自变量。
多元Logistic回归能够同时处理多个特征，更准确地描述数据的复杂关系，提高预测精度。
多元Logistic回归需要更多的数据和计算资源，因为需要迭代计算每个特征与因变量言 • 多元Logistic回归的原理 • 多元Logistic回归的实现步骤 • 多元Logistic回归的优缺点 • 多元Logistic回归的案例分析 • 总结与展望
01
引言
多元Logistic回归的定义
多元Logistic回归是一种用于处理分类问题的统计方法，它通过将多个自变量与因变量之间的关系转换为概率形式，从而对因变量进行预测。
结果。
它能够提供每个类别的预测概率，这在某些情况下非常有用，例如在医学诊断中确定疾病的风险
。
多元Logistic回归在处理分类问题时具有较高的预测精度和稳定
性。
缺点
多元Logistic回归对数据的分布假设较为严格，通常要求数据呈正态分布或近似正态分布。
它还假设自变量与因变量之间存在线性关系，这在某些情况下可能不成立，导致模型的预
案例三：用户点击率预测
总结词
用户点击率预测是多元Logistic回归在互联网广告领域的典型应用，通过分析用户行为和广告特征，预测用户是否会点击广告。

logistic回归分析(2)幻灯片PPT

pr(#)是剔除变量的P值 pe(#)是选入变量的P值
例1(成组病例对照研究) 某单位研究胸膜间皮瘤与接触石棉的关系，资料见下表。试对其进展分析。
组别间皮瘤病例
对照合计
表 1 胸膜间皮瘤与接触石棉的关系
以往接触过石棉
未接触过石棉
40
36
9
67
49
103
合计 76 76 152
方法1：卡方检验方法2：拟合logistic回归模型，即
自变量〔各种影响因素〕：可以是分类变量，也可以是连续型变量。
二分类资料的分析
非条件logistic模型：成组病例对照研究资料
条件logistic模型：配比病例对照研究资料
非条件logistic回归模型
l（ o p ） 0 ＋ g 1 X 1 ＋ i 2 X ＝ 2 t k X k
------------------------------------------------------------------------------
似然比2 =30.67，P＝0.0000,因此可以认为模型有意义。
li o ( p t ) g eo x s p 0 . 6 u 2 r . 1e e 1 1 o x 1 2 s p 8 ur
Number of obs = 152 LR chi2(1) = 30.67 Prob > chi2 = 0.0000
Pseudo R2 = 0.1455
-----------------------------------------------------------------------------case | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]

Eviews的logistic回归分析44页PPT

EViews统计分析基础教程
一、二元选择模型
3.二元选择模型的分析
一、二元选择模型
1.二元选择模型的形式
P(yt=1 | xt,β)= P（yt﹡> 0）= P(μt﹡>- xtβ)=1-F(- xtβ)(1-1) P(yt=0 | xt,β)= P（yt﹡≤0）= P(μt﹡≤- xtβ)=F(- xtβ)(1-2) 式1-2中，F为μt﹡的连续分布函数，因而将原始的回归模型变成如下形式，
EViews统计分析基础教程
一、二元选择模型
1.二元选择模型的形式
假设有一个变量yt﹡，它与解释变量xt之间存在线性关系，即 yt﹡=β1x1t +β2x2t +…+βkxkt+μt ﹡ （t=1，2，…，n） yt﹡与yt之间的关系为
1 ，当yt﹡>0时 yt =
0 ，当yt﹡≤0时
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一、二元选择模型
3.二元选择模型的分析
二元选择模型的回归结果分析包括：
拟合优度检验异方差检验预测和产生残差序列

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一、二元选择模型
3.二元选择模型的分析
二元选择模型的回归结果分析包括：拟合优度检验
包括：H-L（Hosmer-Lemeshow）检验 Andrews检验
EViews统计分析基础教程
一、二元选择模型
2.二元选择模型的建立
在“Equation specification”中列出被解释变量、常数项和解释变量。（二元选择模型的估计只能以列表形式将方程中的变量列出，不能输入公式的形式。）
在“Binary estimation”中有三个选项，分别是“Probit”、 “Logit”、“Extreme value”，用户需选中三种估计方法中的一种。

数学建模——回归分析模型 ppt课件

有最小值：
n n i 1 i 1
i
2 2 ( y a bx ) i i i
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ˆx ˆi a ˆ b y i
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数学建模——回归分析模型
一元线性回归模型—— a, b, 2估计
n ( xi x )( yi y ) ˆ i 1 b n ( xi x )2 i 1 ˆ ˆ y bx a
数学建模——回归分析模型
Keep focused Follow me —Jiang
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1
数学建模——回归分析模型
• • • • • 回归分析概述几类回归分析模型比较一元线性回归模型多元线性回归模型注意点
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2
数学建模——回归分析模型
回归分析名词解释：回归分析是确定两种或两种以上变数间相互赖的定量关系的一种统计分析方法。解决问题：用于趋势预测、因果分析、优化问题等。几类常用的回归模型：
可决系数（判定系数） R 2 为:
可决系数越靠近1，模型对数据的拟合程度越好。 ppt课件通常可决系数大于0.80即判定通过检验。模型检验还有很多方法，以后会逐步接触
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2 e ESS RSS i R2 1 1 TSS TSS (Yi Y )2
数学建模——回归分析模型
2 i i 1
残差平方和
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数学建模——回归分析模型
多元线性回归模型—— 估计 j 令上式 Q 对 j 的偏导数为零，得到正规方程组，
用线性代数的方法求解，求得值为：
ˆ ( X T X )1 X TY
ˆ 为矩阵形式，具体如下：其中 X , Y ,

20 第二十章 logistic回归分析

吸烟 X1 否否是是饮酒 X2 否是否是观察例数 N 199 170 101 416 患者 Y=1 63 63 44 265 正常人 Y=0 136 107 57 151 患病率(%) 31.66 37.06 43.56 63.70
各变量赋值表：
变量
含义
量化值（赋值）
x1
x2 y
X1
X2
一、 logistic回归模型
1、 logistic回归分析属于非线性回归，因为它的因变量y为二项分类或多项分类，不是连续型正态分布变量，所以不符合线性回归条件。 2、 logistic回归模型的分类（1）根据设计类型分：成组设计的非条件logistic回归分析配对设计的条件logistic回归分析（2）根据因变量的分类个数二分类logistic回归分析多分类logistic回归分析（无序、有序）
第二十章 logistic回归分析
回顾多重线性回归模型相关知识点
1、适用条件？ Line条件 2、模型
Y 0 1 X 1 2 X 2 ...... m X m ˆ b b x b x ...... b x Y
0 1 1 2 2 m m
3、例题 p233-234例13-1 脂联素作为因变量，体重指数、病程、瘦素、空腹血糖作为自变量。
ˆ b0 b1 x1 b2 x2
不满足，需要进行变量变换(?)：logit变换
log it ( ) ln(

1
) ln(odds )
优势的自然对数
logit变换后，logit(π)就满足多重线性回归模型条件
6
log it ( ) ln(

1
) ln(odds )