关联性分析和回归-2/的应用需要注意哪些问题？1.工作回归-2/要有实际意义，两个不相关的现象不能随意进行 。比如在孩子身高和小树生长的数据上进行回归-2/既不合理也没有用，回归 分析有什么用？优点:1，回归 分析该方法用于多因素模型时更简单方便；2.使用回归模型，只要模型和数据相同 ， 就可以通过标准的统计方法计算出唯一的结果，但以图表的形式，对数据之间关系的解释往往因人而异，不同的分析用户绘制的拟合曲线很可能是不同的 。3.回归 分析它能准确地度量各因素之间的相关程度和回归的拟合程度，以提高预测方程的效果；Logistic回归分析适用于Logistic回归分析适用于流行病学资料的危险因素分析 。
1、简述一下Logistic 回归 分析指标重要程度的主要过程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实验室内药物的剂量反应关系；③临床试验评价；④疾病预后因素分类分析2 。Logistic回归:①根据因变量的数据类型分类:两类多分类 ， 其中两个分值比较常用；②根据研究方法 。-1/Logistic回归No条件Logistic回归二者针对的是不同的数据类型，后者针对的是分组研究 ， 前者针对的是配对或兼容性研究 。
【回归分析的应用条件,应用回归分析第5版课后答案】
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时，可以使用精确的Logistic回归分析 。此时，变量分析不能太多，④将logistic回归分析应用于队列数据时，观察时间应相同，否则要考虑观察时间的影响(建议使用Poisson 回归的变量) 。
2、 回归 分析法适合于解决什么问题?优点:1 。回归 分析该方法用于多因素模型时更简单方便；2.使用回归模型，只要模型和数据相同，就可以通过标准的统计方法计算出唯一的结果 。但以图表的形式，对数据之间关系的解释往往因人而异 ， 不同的分析用户绘制的拟合曲线很可能是不同的 。3.回归 分析它能准确地度量各因素之间的相关程度和回归的拟合程度，以提高预测方程的效果；
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