《logic回归分析》PPT课件.ppt

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1、回归分析1Logic回归分析1以某项社会调查为例1以本论文的研究方法为例1回归分析回归分析：因变量与一个或多个自变量的函数关系回归分析的分类一元线性回归多元线性回归非线性回归线性回归回归分析回归分析Logistic回归分析Logistic回归模型：概率非线性模型，因变量y与一些影响因素x的关系的模型资料：应变量为事件发生或不发生二值变量，也可以是多值变量自变量为分类变量或连续型变量。目的：作出以多个自变量估计应因变量的logistic回归方程。用途：预测事件（现象）发生的概率医学上分析疾病与危险因素的联系多分类(y为多分类变量)二分类(y为二项分类)条件logic回归（配

2、对设计）非条件logic回归（非配对设计）Logic回归无序多分类logistic回归有序多分类logistic回归因变量y=1发生0不发生在m个自变量的作用下Y=1(发生)的概率记作:一.基本概念Logic回归（非条件logic回归）事件发生的概率事件不发生的概率经数学变换得到事件发生的概率与未发生的概率之比的自然对数,称为p的Logit变换,记做Logit(p)Logic回归（非条件logic回归）二.回归模型Logic回归（非条件logic回归）三.模型参数的意义0（常数项）：所有影响因素均为0时（记作X=0），个体发生事件概率与不发生事件的概率之比的自然对数值。

3、（回归系数）的含义：某自变量改变一个单位时，个体发生事件概率与不发生事件的概率之比的自然对数变化值。四.logistic函数的图形Logic回归（非条件logic回归）Logic回归（非条件logic回归）五.优势比（oddsratio，OR）Odds（优势，比数，比值）是指某影响因素控制在某种水平时，事件发生率与事件不发生率的比值，即P/(1-P)OR（oddsratio，优势比、比值比）某影响因素的两个不同水平的优势的比值。Logic回归（非条件logic回归）OR与的关系=0，OR=1，影响因素与事件的发生无关。>0，OR>1，影响因素的取值越大，事件的发生的

4、概率越大<0，OR<1，影响因素的取值越大，事件的发生的概率越小P1（y=1/x=1）的概率P0（y=1/x=0）的概率Logic回归（非条件logic回归）六.logistic回归模型的参数估计1.最大似然法估计,最大似然法的基本思想是先建立似然函数或对数似然函数，似然函数或对数似然函数达到极大时参数的取值，即为参数的最大似然估计值。表示第个对象处于事件发生时的概率。概率为1时，,概率为0时，2.优势比估计,可反映某一因素两个不同水平（,）的优势比。Logic回归（非条件logic回归）七.logistic回归模型的假设检验1.似然比检验比较两个模型的拟合效果,评估哪

5、个更适合当前研究假设模型1包含L个自变量。模型2包含P个自变量，模型2的自变量比模型1多。似然比统计量G的公式为为模型1的值，为模型2的值。G反映模型2较模型1拟合优度提高的程度。Logic回归（非条件logic回归）七.logistic回归模型的假设检验2.wald检验将各参数的估计值与0比较，用它的标准误差作为参照，检验统计量为u为统计量为各参数的估计值为回归系数的标准差Logic回归（非条件logic回归）七.logistic回归模型的假设检验三.计分检验是一种非参数统计方法,用来处理非正态分布的数据Logic回归（非条件logic回归）八.回归模型的变量筛选目的；

6、将回归系数有显著意义的自变量选入模型中，不显著的剔除。筛选方法：前进法、后退法、逐步法。入选和剔除标准：0.05,0.10（常规）Logic回归（条件logic回归）事件变量的取值：发生为1，未发生为0，自变量可以是二分类变量、有序变量、多分类变量、连续变量。模型评价对模型中的每个自变量进行检验对所建立的回归方程做拟合优度检验04Logic回归logic回归与多重线性回归的比较多重线性回归模型Logic回归模型概念简单线性模型的推广概率型非线性模型变量特点自变量：2个或2个以上，最好是数值变量，也可以有序或无序变量因变量：1个，数值变量（正态分布）自变量：2个或2个以上；

7、数值变量、二分类变量、有序或无序变量总体回归模型回归系数估计的方法最小二乘法最大似然法回归模型系数的检验方差检验、t检验似然比检验、Wald检验、比分检验回归模型的拟合度效果评价关系系数、复相关系数、校正决定系数总符合率、Homer-femeshow拟合优度统计量分类非条件logic回归、条件logic回归（因变量）无序多分类资料logic回归（因变量）有序多分类资料logic回归回归分析提供的结果1.建立回归方程,筛选自变量的方法.a=?1.2.变量赋值表3.回归系数表4.模拟方差分析的结果5.决定系数,调整过后的回归系数6