二项分类反应变量logistic回归的练习题.docx

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1、精品文档1.为了探讨冠心病发生的相关危险因素,某研究者对 18例冠心病病人和22例 正常对照进行病例-对照研究。自变量为高血压史(X,无=0、有= 1)、吸烟(刀, 不吸=0、吸=1)、局血脂史(,无=0、有=1)、体重指数(“24” =1、“24” =2、“26 =3)、年龄(X,岁),因变量为是否患冠心病(Y,否=0、是=1)。试 用该数据进行logistic 回归分析。编pXiX2XX4XY1100163020001460311015204010149050101590601026107000152080111680900014801001014201100014301200023801

2、3110168014010160015010341016010147017010143018111163019000149020011150021101346022101253023110250124011262125011150126010148127001149128010146129111151130111160131111162132000163133111252134110258135110157136111259137011371138111362139111368400111561采用SPS欹件进行操作并回答以下问题(学会 SPSS的多元logistic 回归分 析过程,学会针对

3、以下问题找到 SPS朋析结果中的不同内容,并能解释):(1)采用逐步法进行分析,写出logistic回归方程;Variables in the EquationBS.E.WalddfSig.Exp(B)Step 1 a x31.917.7137.2221.0076.800Constant-1.041.4754.8101.028.353a. Variable(s) entered on step 1: x3.Logit P=1.041+1.917X 3(2)回归方程的拟合优度如何评价?Model SummaryStep-2 Log likelihoodCox & Snell RSquareNag

4、elkerke RSquare146.999 a.182.244a. Estimation terminated at iteration number 4 because parameter estimates changed by less than .001.-2倍的似然对数值=46.999(3)哪些变量是冠心病的相关危险因素?它们的危险强度多大?Variables in the EquationBS.E.WalddfSig.Exp(B)Step 1 a x31.917.7137.2221.0076.800Constant-1.041.4754.8101.028.353a. Variab

5、le(s) entered on step 1: x3.X3 (高血脂史)是冠心病的相关危险因素,危险强度为6.800(4)用所建立的logistic 回归模型对该40例研究对象进行预测分类。2欢在下载精品文档YPRE_1PGR_10.00.26086956521740980.00.00.26086956521740980.00.00.26086956521740980.00.00.26086956521740980.00.00.26086956521740980.00.00.26086956521740980.00.00.26086956521740980.00.00.70588235294

6、117621.00.00.26086956521740980.00.00.26086956521740980.00.00.26086956521740980.00.00.26086956521740980.00.00.26086956521740980.00.00.26086956521740980.00.00.26086956521740980.00.00.26086956521740980.00.00.26086956521740980.00.00.70588235294117621.00.00.26086956521740980.00.00.70588235294117621.00.00

7、.70588235294117621.00.00.70588235294117621.01.00.26086956521740980.01.00.70588235294117621.01.00.70588235294117621.01.00.26086956521740980.01.00.70588235294117621.01.00.26086956521740980.04欢迎下载 。1.0 0.70588235294117621.01.0 0.70588235294117621.01.0 0.70588235294117621.01.0 0.26086956521740980.01.0 0.70588235294117621.01.0 0.26086956521740980.01.0 0.26086956521740980.01.0 0.70588235294117621.01.0 0.7058823529411762 1.01.0 0.70588235294117621.01.0 0.70588235294117621.01.0 0.70588235294117621.0

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