统计建模：回归，深度学习，模型可解释性？
2018-11-06 法晓 法晓
六年前，听一位医学统计的泰斗讲 logistic 回归，说，为什么 logistic 回归叫做logistic？经泰斗查阅浩瀚史料，原来是来自于二战时期美军后勤（logistics）运输中的统计建模。 届时百思不得：后勤情形中，建模用的因变量，如何转化为二分类？ 泰斗虽犹在，小可不敢问。 logistic 曲线首创者 Verhulst 当然，本文也不
为什么 logistic 回归叫做logistic？原来是来自于二战时期美军后勤（logistics）运输中的统计建模。 logistic 曲线首创者 Verhulst logistic上位史 跟小三上位一样，logistic 回归的上位，也不容易。在小三 logistic 插足之前，统计学家们已经有一个红颜知己了，叫做 Probit 回归。Probit 回归，至今已经很少有人听闻了。因为小三上位，Probit 已经被踢出了入门版的《卫生/医学统计学》教材。 其实呢，logistic 曲线与 Probit 曲线极为相似。简单粗暴一点：使用 logistic 建模和使用 Probit 建模，回归系数 β 非常接近，那点差异，远远小于模型的误差。 一条比较典型的logistic回归曲线 上图，是 logistic 回归曲线，而 Probit 曲线，一样是这种 sigmoid 形状，只是坡度稍稍不同而已。甚至呢，logistic 回归的计算量，远远超过 Probit 回归。 那么，既然曲线和回归系数β都极为相似，为何计算超复杂的 logistic 还能成功上位呢？ 本文题目就已经给出了答案—
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nomolog,title(`"Variablerangeswith"c#c"interaction"')k1(age,20,50,80)vli1(dialtime,0,200,50,0)vli2(transfusions,10,50,10,0)能不能介绍下这个命令怎么套用？
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