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【logistic回归分析法,Logistic回归模型】logistic 回归对分析结果的解读不一定！相关回答如下:Logistic 回归主要分为三类，一类是logistic 回归，称为二项式logistic 。一个是-0 回归其因变量是无序多分类的 ， 比如这种回归就叫多项式logistic-2/ 。

1、Logistic 回归分析指标重要程度的主要过程是什么?Logistic 回归:其实属于判别分析，因为判别效率差，所以不常用 。1.适用范围:①适合流行病学资料的危险因素分析②实验室内药物的量效关系③临床试验的评价④疾病预后因素分析2 。Logistic 回归: ①根据因变量的数据类型分类:两类和多类分类，其中两类比较常用②根据研究方法分类:条件Logistic 回归非条件Logistic 。

被观察的对象是相互独立的；② Logiptp与自变量呈线性关系；③样本量 。经验值在每个病例对照中大于50例或510次为自变量(10次为宜) 。但随着统计技术和软件的发展，在样本量较小或无法进行似然估计的情况下，可以使用accuratelogistic-2/分析 。这时候就要求分析变量不能太多，变量分类不能太多 。④用logistic-2/分析队列数据时，观察时间要相同 ， 否则要考虑观察时间的影响(建议用泊松回归进行分析) 。

2、二元 logistic 回归结果解读是什么?相关回答如下:Logistic 回归主要分为三类 ， 一类是logistic 回归，称为二项式回归 。一个是-0 回归其因变量是无序多分类的 。比如这种回归就叫多项式logistic-2/ 。还有一种是因变量是logistic 回归 ， 比如疾病的严重程度是高、中、低等 。这种回归也叫积累logistic 。

比如探索引起疾病的危险因素 ， 根据危险因素预测疾病发生的概率 。以胃癌分析为例，选取两组人群，一组是胃癌组，一组是非胃癌组 。这两类人肯定有不同的体征和生活方式 。所以，因变量是否为胃癌，如果值为是或否，自变量可以包括很多，比如年龄、性别、饮食习惯、幽门螺杆菌感染等 。自变量可以是连续的，也可以是分类的 。

3、 logistic 回归模型采用的参数估计方法为 maximumlikelihood估计logistic 回归模型是一个概率分布，模型参数w可以通过极大似然估计得到 。简单的理解就是选择模型参数w，使数据集得到对应标签的最大概率 。logistic 回归又称logistic 回归分析是广义线性回归分析模型，常用于数据挖掘、自动疾病诊断、经济预测等领域 。比如探索引起疾病的危险因素，根据危险因素预测疾病发生的概率 。

4、 logistic 回归系数如何计算?logistic 回归又称logistic回归分析主要用于流行病学 。常见的情况是探讨某种疾病的危险因素，根据危险因素预测某种疾病发生的概率等等 。比如想探究胃癌的危险因素，可以选择两组人群 ， 一组是胃癌组，一组是非胃癌组 。这两类人肯定有不同的体征和生活方式 。这里的因变量是胃癌，即“是”还是“否” ， 是两个分类变量，自变量可以包括很多，比如年龄、性别、饮食习惯、幽门螺杆菌感染等 。

通过对logistic 回归的分析，可以大致了解哪些因素是胃癌的危险因素 。生态学中的昆虫种群模型(即Logistic mapping)可以用来描述x (n 1) u * x (n) * (1x (n))，其中u属于 ， x属于(0，1)，该模型由数学生态学家R.May于1976年在英国《自然》杂志上发表的一篇具有广泛影响力的综述中提出，也是最早的一篇 。
0不一定！要看因变量的代码 ， 情况很复杂:如果因变量的代码是1，表示没有疾病，2表示有疾病 ， 那么负偏差回归系数表示有保护因素；如果代码是1，表示有病 ， 2表示无病，那么回归系数为负偏差，表示是危险因素，与前面的说法正好相反！注意，这个说法只针对那些自变量连续的(如体重、年龄、身高等 。).因此 ， 在spss的Logistic 回归分析中，因变量编码是非常重要的，不难发现，Logistic 回归默认为控制分类(或参考分类) 。

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