学霸笔记：Logistic回归分析
Logistic回归：实际上属于判别分析，因拥有很差的判别效率而不常用。现在用得最多的是临床研究中的观察性研究。1． 应用范围： ① 适用于流行病学资料的危险因素分析 ② 实验室中药物的剂量-反应关系 ③ 观察性研究结果中混杂控制 ④ 疾病的预后因素分析 2． Logistic回归的分类： ① 按因变量的资料类型
MedSci原创 - 回归，Logistic - 2016-06-16
七种常见的回归分析技术，助力建模和数据分析
回归分析是建模和分析数据的重要工具。本文解释了回归分析的内涵及其优势，重点总结了应该掌握的线性回归、逻辑回归、多项式回归、逐步回归、岭回归、套索回归、ElasticNet回归等七种最常用的回归技术及其关键要素，最后介绍了选择正确的回归模型的关键因素什么是回归分析？ 回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模
AnalyticsVidhya - 回归，建模，数据 - 2015-08-23
SPSS超详细操作：分层回归(hierarchical multiple regression)
1、问题与数据 最大携氧能力(maximal aerobic capacity, VO2max)是评价人体健康的关键指标，但因测量方法复杂，不易实现。某研究者拟通过一些方便、易得的指标建立受试者最大携氧能力的预测模型。 目前，该研究者已知受试者的年龄和性别与最大携氧能力有关，但这种关联强度并不足以进行回归模型的预测。因此，该研究者拟逐个增加体重(第3个变量)和心率(第4个变
MedSci原创 - SPSS，分层回归 - 2018-11-01
线性回归中非多重共线性假定与解决方案（1）
span> (7.27) (7.28)当样本容量增大时，和也增大，而趋近于总体相关系数，为某一个确定的值，所以与均趋于减小，从而提高了
MedSci原创 - 线性回归，共线性 - 2013-12-18
分层回归分析理论及意义，以及SPSS操作演示
分层回归（hierarchical multiple regression），也称层次回归，其实是对两个或多个回归模型进行比较。我们可以根据两个模型所解释的变异量的差异来比较所建立的两个模型。一个模型解释了越多的变异，则它对数据的拟合就越好。假如在其他条件相等的情况下，一个模型比另一个模型解释了更多的变异，则这个模型是一个更好的模型。两个模型所解释的变异量之间的差异可以用统计显著性来估计和检验
MedSci原创 - 回归，SPSS - 2016-08-26
统计分析前，要做哪些数据准备工作？
提到数据分析，首先会想到的可能是t检验、回归分析等各种具体的分析方法，但对于经历过完整数据分析的同学来说，最复杂、最耗费时间的步骤往往是数据的清理，也就是将数据整理成为能够进行上述统计分析的格式。因此，本节内容我们将对数据的准备进行简要介绍，重点介绍数据审核，其次会用少量篇幅简单介绍数据在进行分析时的适用性。在数据审核方面，主要考虑的是数据的完整性和合理性，也就是对缺失数据和离群值进行识别和处
医咖会 - 统计分析 - 2019-12-15
一文详述：观察性研究中的logistic回归分析思路
观察性研究在研究设计中占有非常重要的地位，实际应用中比较常见的是病例对照研究和队列研究。尽管其应用广泛，但在数据分析中却存在不少问题。在分析时往往只考虑数据本身，而未能结合研究类型，从而导致结果的偏倚。甚至在已发表的文章中，也存在一些不严谨用语。本文从观察性研究的类型出发，基于不同研究类型的研究目的，以logistic回归分析为例，探讨观察性研究的不同分析思路，希望为医学科研工作者提供一定的参
医咖会 - logistic回归 - 2019-10-16
用SPSS进行逐步回归分析实例
逐步回归分析 在自变量很多时，其中有的因素可能对应变量的影响不是很大，而且x之间可能不完全相互独立的，可能有种种互作关系。在这种情况下可用逐步回归分析，进行x因子的筛选，这样建立的多元回归模型预测效果会更较好。 逐步回归分析，首先要建立因变量y与自变量x之间的总回归方程，再对总的方程及每—个自变量进行假设检验。当总的方程不显著时，表明该多元回归方程线性关系不成立；而当某—个自变量对y影响不显著
SPSS，回归 - 2010-12-18
回归分析中，多重共线性的处理策略方法
在多元线性回归模型经典假设中，其重要假定之一是回归模型的解释变量之间不存在线性关系，也就是说，解释变量X1，X2，……，Xk中的任何一个都不能是其他解释变量的线性组合。如果违背这一假定，即线性回归模型中某一个解释变量与其他解释变量间存在线性关系，就称线性回归模型中存在多重共线性。多重共线性违背了解释变量间不相关的古典假设，将给普通最小二乘法带来严重后果。造成多重共线性的原因： 1、解
MedSci原创 - 回归，共线性 - 2015-12-10
SPSS软件应用——线性回归分析操作及演示图
“回归”，最早由英国遗传学家弗朗西斯•高尔顿(Francis Galton)引入。在一篇著名的论文“Family Likeness in Stature”中，高尔顿发现，虽然有一个趋势：父母高，子女也高；父母矮，子女也矮，即父母的身高对子女的身高起到决定性作用。但给定父母的身高，子女的平均身高却趋向于或者“回归”到种族人群的平均身高。换言之，尽管父母都非常高或非常矮，但儿女的身高却有回归到人群总体
MedSci原创 - 线性回归，SPSS - 2015-05-05
回归分析由浅入深介绍
统计分析中，回归分析（regression analysis）可以说是最为常用的寻找影响因素的分析方法了。本文将回归分析整个家族进行简要概述，使大家有一个基本的概念，在以后的文章中则慢慢地详细道来。回归这一个词，是由英国遗传学家Galton首先提出的，100多年前，Galton注意到了一个现象：尽管一般来讲，父亲高，子女身高也高，父亲矮，子女身高也矮。但当父亲身高很高时，他的儿子的身高一般不会
MedSci原创 - 回归分析 - 2012-04-29
临床数据统计分析心得
以下是我在近三年做各类计量和统计分析过程中感受最深的东西，或能对大家有所帮助。当然，它不是ABC的教程，也不是细致的数据分析方法介绍，它只是“总结”和“体会”。由于我所学所做均甚杂，我也不是学统计、数学出身的，故本文没有主线，只有碎片，且文中内容仅为个人观点，许多论断没有数学证明，望统计、计量大牛轻拍。关于软件 于我个人而言
MedSci原创 - 统计，临床 - 2013-07-01
用SPSS进行一元线性回归分析
一元回归分析 在数学关系式中只描述了一个变量与另一个变量之间的数量变化关系，则称其为一元回归分析。其回归模型为 y 称为因变量，x称为自变量，称为随机误差，a,b
SPSS，回归 - 2010-12-18
用SPSS进行多元回归分析实例
多元回归分析 在大多数的实际问题中，影响因变量的因素不是一个而是多个，我们称这类回问题为多元回归分析。可以建立因变量y与各自变量xj(j=1,2,3,…,n)之间的多元线性回归模型： 其中：b0是回归常数；bk(k=1,2,3,…,n)是回归参数；e是随机误差。多元回归在病虫预报中的应用实例: 某地区病虫测报站用相关系数法选取了以下4个预报因子；x1为最多连续10天诱蛾量(头)；x2
SPSS，回归 - 2010-12-18
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