logistic回归还是log-binomial回归？RR如何正确估计？
2016-06-17 张华 赵一鸣 临床流行病学和循证医学
当结局发生率较大时，再使用OR来估计RR时会不准确，建议当结局发生率大于10%时，使用log-binomial回归方法替代logistic回归。 Log-binomial 回归模型是广义线性模型的一种特殊类型，由于它很容易得到某一因素率比( rate ratio, RR) 的最大似然估计值，因此，能够作为干预效应评价的选择方法。流行病学暴露于结局的关联性研究中（队列研究），当结局事件发生率较为罕
当结局发生率较大时，再使用OR来估计RR时会不准确，建议当结局发生率大于10%时，使用log-binomial回归方法替代logistic回归。 Log-binomial 回归模型是广义线性模型的一种特殊类型，由于它很容易得到某一因素率比( rate ratio, RR) 的最大似然估计值，因此，能够作为干预效应评价的选择方法。流行病学暴露于结局的关联性研究中（队列研究），当结局事件发生率较为罕见(如小于10%)时，OR近似等于RR，否则使用OR来估计RR时会不准确，使用OR会高估RR，建议使用log-binomial回归方法替代logistic回归。 假定反应变量服从二项分布，连接函数为对数连接的这样一种广义线性模型类型通常被称为log-binomial 回归模型。它一般的模型结构如式(1) 表示: lnp = β0 + ∑βiXi + e 空格式(1)中，p为结局出现的概率，误差项e是随机项。该模型利用最大似然估计参数β时需要β0+ ∑βiXi≤0。在SAS软件中，该模型能够通过Proc GENMOD程序，在模型参数中设定DISTRIBUTION = bin LINK = log
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第一句说结局发生率较大时使用Log-binomial ，第三句又说发生率罕见时建议使用Log-binomial 。到底什么时候用？另外，什么叫发生率较高？是总体率吗？自变量往往有多个分类，是自变量的某一类比其他类发生率高得多，还是每一类都比较高？
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第一句说结局发生率较大时使用Log-binomial ，第三句又说发生率罕见时建议使用Log-binomial 。到底什么时候用？另外，什么叫发生率较高？是总体率吗？因变量往往有多个分类，是因变量的某一类比其他类发生率高得多，还是每一类都比较高？
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请问一下，在R语言中怎么进行设定log-binomial model呢？
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#logistic回归#
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#Logistic#
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#GIST#
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好文章，值得学习
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有些看不懂
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