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1、教学目标教学目标)/()/(dccbaaRRbcaddcddccbabbaaOR/)/()/(/)/()/(ORbcaddcbadccbaaRR/)/()/(bcadOR/什么情况下采用什么情况下采用LogisticLogistic回归回归什么情况下采用什么情况下采用LogisticLogistic回归回归2什么情况下采用什么情况下采用LogisticLogistic回归回归什么情况下采用什么情况下采用LogisticLogistic回归回归)1ln()(PPPLogit1 0 Y发生应变量未发生12,mXXX自变量),|1(21mXXXYPP1P0)(PLogitZ)(exp11PLogit
2、P00.51-4-3-2-10123410.5PZ:,0,:0,0.5,1PZ),2,1(mjjjXmmXXXPPPLogit2211)1ln()(jX1100/(1)/(1)jPPORPP111000010010/(1)lnlnlogitlogit/(1)()()()jmmjttjtttjtjjPPORPPPPcXcXcc对对比比某某一一危危险险因因素素两两个个不不同同暴暴露露水水平平1cXj与与0cXj的的发发病病情情况况（假假定定其其它它因因素素的的水水平平相相同同），其其优优势势比比的的自自然然对对数数为为:10 exp()jjORcc即0,1 exp,0,1 0,1 jjjjjjOR
3、OROROR无作用危险因保子护因子则有101 ,1,0 jccX暴非若暴露露10 exp()jjORcc即1100/(1)1,/(1)PPPORRRPP当则有由 于jOR值 与 模 型 中的 常 数项0无 关，0在 危 险 因素 分 析中 通 常视 其 为无 效 参数。11(1)iinYYiiiLPP 1lnln(1)ln(1)niiiiiLYPYP mbbbb,210 )(exp01ccbROjj若自变量jX只有暴露和非暴露两个水平，则优势比jOR的1可信区间估计公式为)exp(2/jbjSub2,1jjjjbbbbuSS2 或 Wald 检验 将各参数的估计值jb与 0 比较，而用它的标准
4、误jbS作为参照，检验统计量为 2Dependent Variable EncodingDependent Variable Encoding01Original Value.001.00Internal ValueV Va ar ri ia ab bl le es s i in n t th he e E Eq qu ua at ti io on n.546.15811.9891.0011.727-.149.1091.8511.174.862吸烟史ConstantStep1aBS.E.WalddfSig.Exp(B)Variable(s)entered on step 1:吸烟史.a.表表1
5、6-5 1:M 条件条件logistic回归数据的格式回归数据的格式*t=0 为病例，其他为对照 0112211 exp(.)iimmPXXX 1,2,in与非条件 logistic 回归模型不同之处在常数项上，不同匹配组的i0可以各不相同，但内在假定了每个危险因素的致病能力在不同匹配组中相同。V Va ar ri ia ab bl le es s i in n t th he e E Eq qu ua at ti io on n.991.30710.4081.0012.693.901.3317.4031.0072.462.505.534.8941.3441.657X1X2X3BSEWaldd
6、fSig.Exp(B)V Va ar ri ia ab bl le es s i in n t th he e E Eq qu ua at ti io on n.991.30710.4081.0012.693.901.3317.4031.0072.462.505.534.8941.3441.657.945.29410.3551.0012.572.882.3247.4041.0072.416X1X2X3Step1X1X2Step2BSEWalddfSig.Exp(B)ln(exp110XP能直接用于发病概率的估计能直接用于发病概率的估计(此时，得到的是此时，得到的是暴露率暴露率)，而队列研究得到的，而队列研究得到的LogisticLogistic回归模回归模型可以用于发病率估计。型可以用于发病率估计。种类种类:1.1.成组（非条件）成组（非条件）logistic回归方程。回归方程。2.2.配对（条件）配对（条件）logistic回归方程。回归方程。)(exp112211mmXXXP模型：模型：LogisticLogistic回归模型是一个概率型的回归模型。回归模型是一个概率型的回归模型。应用：应用：此课件下载可自行编辑修改，供参考！感谢您的支持，我们努力做得更好！