logistic回归(与“因素”相关文档).pptx

logistic回归筛选影响因素
校正混杂效应
进行疾病预测分类统计学概念队列研究相对危险度相对危险度病例对照研究比数比比数比举例70=poor(D)0.
非条件logistic回归----非配比病例-对照研究或队列研究
单因素分析(变量的粗略选择)
RR表明暴露组发病或死亡的危险是非暴露组的多少倍。
条件logistic回归----配对或配比资料
①先拟合不包含待检验因素的logistic模型，求对数似然函数值；
冠心病危险因素病例对照研究原始数据
属于概率型非线性回归。
RR=1：表示该因素对疾病的发病无影响。
多分类资料logistic回归：因变量—多分类变量
但病例对照研究不能计算发病率，只能计算比值比OR值。
以未包含某个或几个变量的模型计算保留模型中参数的估计值，并假设新增参数为零，计算似然函数的一价偏导数及信息距阵，两者相乘便得比分检验的统计量S。
OR>1,说明该因素是疾病的危险性增加，为危险因素；
90=good(B)0.
灵敏度：真阳性率，表示实际患病者且被待评价的诊断方法诊断为患者的概率，反映了待评价的诊断方法检出患者能力——Se=a/(a+c)举例模型举例模型比数比（OR）OR与Logitic（P）的关系模型意义模型意义假设检验似然比检验似然比检验Wald检验记分检验比较一般过程一般过程多分类资料logistic回归：因变量—多分类变量
用单因素分析对自变量进行筛选：卡方检验、t检验或单因素的logistic回归
以未包含某个或几个变量的模型计算保留模型中参数的估计值，并假设新增参数为零，计算似然函数的一价偏导数及信息距阵，两者相乘便得比分检验的统计量S。
只能研究1个危险因素；
单因素分析(变量的粗略选择)
以未包含某个或几个变量的模型计算保留模型中参数的估计值，并假设新增参数为零，计算似然函数的一价偏导数及信息距阵，两者相乘便得比分检验的统计量S。
RR表明暴露组发病或死亡的危险是非暴露组的多少倍。
1.
①先拟合不包含待检验因素的logistic模型，求对数似然函数值；
60=fail(F)
也称前瞻性研究、随访研究等。
自变量X引入回归方程——L0、L1
自变量与应变量为线性关系
Wald检验主要用于对单个回归系数的检验，但是Wald检验未考虑各因素间的综合作用，比较保守，在因素间有共线性存在时,结果不像其它两者可靠。
2.条件logistic回归条件logistic回归应用ROC曲线涵义与起源诊断试验评价四格表ROC曲线曲线下面积以未包含某个或几个变量的模型计算保留模型中参数的估计值，并假设新增参数为零，计算似然函数的一价偏导数及信息距阵，两者相乘便得比分检验的统计量S。
70=poor(D)0.
多分类资料logistic回归：因变量—多分类变量
90=good(B)0.
匹配分为成组匹配和个体匹配。
βj表示ORj的自然对数值。
RR=1：表示该因素对疾病的发病无影响。
如病例组中男女各半，65岁以上者占1/3，则对照组也是如此。
如果两组人群发病率或死亡率差别有统计学意义，则认为暴露和疾病间存在联系。
以未包含某个或几个变量的模型计算保留模型中参数的估计值，并假设新增参数为零，计算似然函数的一价偏导数及信息距阵，两者相乘便得比分检验的统计量S。
RR表明暴露组发病或死亡的危险是非暴露组的多少倍。
灵敏度：真阳性率，表示实际患病者且被待评价的诊断方法诊断为患者的概率，反映了待评价的诊断方法检出患者能力——Se=a/(a+c)
自变量与应变量为线性关系谢谢！