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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因素，根據(jù)危險因素預(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因素。

Logistic回歸與多重線性回歸實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，正是因為如此，這兩種回歸可以歸于同一個家族，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)二項分布，就是負(fù)二項回歸，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)用于以下三個方面：

1 尋找危險因素：尋找某一疾病的危險因素等。

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)客戶思路進行實驗結(jié)果數(shù)據(jù)處理

2. 根據(jù)SCI標(biāo)準(zhǔn)進行Figure制作

客戶提供

各實驗組與對照組的數(shù)據(jù)記錄

賽誠提供

SCI標(biāo)準(zhǔn)Result Figure

       廣州賽誠生物科技有限公司是一家集生物研發(fā)、技術(shù)服務(wù)和貿(mào)易為一體的生物、醫(yī)藥服務(wù)企業(yè)，專業(yè)從事于為生命科學(xué)、轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)提供實驗試劑耗材、相關(guān)實驗技術(shù)服務(wù)、實驗數(shù)據(jù)處理及figure制作服務(wù)。

            生命科學(xué)論文撰寫中figure制作是一個跨多學(xué)科的綜合工程，涉及生物統(tǒng)計學(xué)、生物信息學(xué)、圖像分析、平面設(shè)計等多個領(lǐng)域，一般的非專業(yè)研究人員很難對所有的領(lǐng)域都精通。

            我們經(jīng)過多年的積累，在生命科學(xué)熱門學(xué)科方向中，建立出多個成熟的figure制作模型，能專業(yè)、快捷、高效的處理各種實驗數(shù)據(jù)，再根據(jù)客戶要求將其用精美的sub. fig.展現(xiàn)，并將各個sub. fig.組裝成能完整闡述客戶邏輯思路的figure，完成客戶論文的核心元件。 

• 基因多態(tài)性Meta分析
• 流行病學(xué)實驗Meta分析
• 基因芯片聚類分析
• 免疫組化結(jié)果數(shù)據(jù)化分析
• GO（Gene Ontology）功能注釋
• 基因全序列拼接分析
• 腫瘤球結(jié)果數(shù)據(jù)化分析
• Western Blot實驗服務(wù)
• 聚類分析
• 課題設(shè)計

• 聚類分析
• 生存分析