医学统计学logistic回归分析课件

单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,Click to edit Master text styles,Second level,Third level,Fourth level,Fifth level,Click to edit Master title style,医学统计学logistic回归分析,医学统计学logistic回归分析,Logltc回归分析,(Logistic Regression Analysis,Logltc回归分析,2,问题提出,多重线性回归分析的前提条件,线性;独立;正态;等方差(Y:正态随机变量),Y为分类变量,多重线性回归不适用,研究二分类因变量(如患病与未患病、阳性与阴性,等)或多分类因变量与一组自变量(X1,X2,Xm,)的关系,线性回归分析方法,就无能为力。,问题提出,3,问题提出,Logistic回归分析可解决应变量为:,二分类;,无序多分类;,有序多分类,本次教学主要介绍应变量为二分类的,Logistic回归分析,问题提出,4,分类,按设计, Logistic回归分析分为:,成组:非条件 Logistic回归分析,配对:条件 Logistic回归分析,分类,5,Logistic回归模型,例,大肠癌患者临床病理因素对其预后可能产生,影响。收集了158例经手术治疗大肠癌患者,的性别、年龄、组织学分类、肿瘤大小、,Dures分期、淋巴管浸润、血管浸润、5年,生存状态等资料,目的:预测经手术治疗大肠癌患者5年生存,概率。,Logistic回归模型,6,变量,性别:女=0,男=1,年龄:实测值,组织学分类:乳头状腺癌=0,管状腺癌=1,肿瘤大小:6cm及以上=0,6cm以下=1,Dures分期:A=1,B=2,C=3,D=4),淋巴管浸润:无=0,有=1,血管浸润:无=0,有=1,5年生存状态:存活=0,死亡=1,变量,7,大家有疑问的,可以询问和交流,可以互相讨论下,但要小声点,大家有疑问的,可以询问和交流,8,Logistic回归模型,因变量为二分类变量,不满足线性回归分,析条件,首先进行数据变换,这个变换将取值在0-1间的值转换为值域在,(+e)的值。,建立log人zX的线性模型:,Logistic回归模型,9,Logistic回归模型,求解z,12t,+:Bx),1+成),右端在数学上属于 Logistic函数,所以称其为,Logistic回归模型。,Logistic回归模型,10,模型参数,o:常数项(截距),表示模型中所有自变,量均为0时,1ogx的值;,1,2、.p:回归系数,表示在控,制其他自变量时,自变量变化一个单位所引,起的1ogAx)改变量。,模型参数,11,医学统计学logistic回归分析课件,12,医学统计学logistic回归分析课件,13,医学统计学logistic回归分析课件,14,医学统计学logistic回归分析课件,15,医学统计学logistic回归分析课件,16,医学统计学logistic回归分析课件,17,医学统计学logistic回归分析课件,18,医学统计学logistic回归分析课件,19,医学统计学logistic回归分析课件,20,医学统计学logistic回归分析课件,21,医学统计学logistic回归分析课件,22,医学统计学logistic回归分析课件,23,医学统计学logistic回归分析课件,24,医学统计学logistic回归分析课件,25,医学统计学logistic回归分析课件,26,医学统计学logistic回归分析课件,27,医学统计学logistic回归分析课件,28,医学统计学logistic回归分析课件,29,医学统计学logistic回归分析课件,30,医学统计学logistic回归分析课件,31,谢谢,46,、我们若已接受最坏的，就再没有什么损失。,卡耐基,47,、书到用时方恨少、事非经过不知难。,陆游,48,、书籍把我们引入最美好的社会，使我们认识各个时代的伟大智者。,史美尔斯,49,、熟读唐诗三百首，不会作诗也会吟。,孙洙,50,、谁和我一样用功，谁就会和我一样成功。,莫扎特,谢谢46、我们若已接受最坏的，就再没有什么损失。卡耐基,32,