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產(chǎn)品名稱:Logistic回歸分析
品牌名稱:廣州賽誠生物科技有限公司
所屬分類:Logistic回歸分析
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Logistic回歸分析,主要在流行病學(xué)中應(yīng)用較多,比較常用的情形是探索某疾病的危險(xiǎn)因素,根據(jù)危險(xiǎn)因素預(yù)測某疾病發(fā)生的概率等等。例如,想探討胃癌發(fā)生的危險(xiǎn)因素,可以選擇兩組人群,一組是胃癌組,一組是非胃癌組,兩組人群肯定有不同的體征和生活方式等。這里的因變量就是是否胃癌,即“是”或“否”,為兩分類變量,自變量就可以包括很多了,例如年齡、性別、飲食習(xí)慣、幽門螺桿菌感染等。自變量既可以是連續(xù)的,也可以是分類的。通過logistic回歸分析,就可以大致了解到底哪些因素是胃癌的危險(xiǎn)因素。
Logistic回歸與多重線性回歸實(shí)際上有很多相同之處,最大的區(qū)別就在于他們的因變量不同,其他的基本都差不多,正是因?yàn)槿绱耍@兩種回歸可以歸于同一個(gè)家族,即廣義線性模型(generalized linear model)。這一家族中的模型形式基本上都差不多,不同的就是因變量不同,如果是連續(xù)的,就是多重線性回歸,如果是二項(xiàng)分布,就是logistic回歸,如果是poisson分布,就是poisson回歸,如果是負(fù)二項(xiàng)分布,就是負(fù)二項(xiàng)回歸,等等。只要注意區(qū)分它們的因變量就可以了。Logistic回歸的因變量可以是二分類的,也可以是多分類的,但是二分類的更為常用,也更加容易解釋。所以實(shí)際中最為常用的就是二分類的logistic回歸。
Logistic回歸主要應(yīng)用于以下三個(gè)方面:
1 尋找危險(xiǎn)因素:尋找某一疾病的危險(xiǎn)因素等。
2 預(yù)測:如果已經(jīng)建立了logistic回歸模型,則可以根據(jù)模型,預(yù)測在不同的自變量情況下,發(fā)生某病或某種情況的概率有多大。
3 判別:根據(jù)logistic模型,判斷某人屬于某病或?qū)儆谀撤N情況的概率有多大,也就是看一下這個(gè)人有多大的可能性是屬于某病。
服務(wù)流程
1. 根據(jù)客戶思路進(jìn)行實(shí)驗(yàn)結(jié)果數(shù)據(jù)處理
2. 根據(jù)SCI標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行Figure制作
客戶提供
各實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組的數(shù)據(jù)記錄
賽誠提供
SCI標(biāo)準(zhǔn)Result Figure