Logistics回归分析 之 二元逻辑回归-2

序曲梅花

[宋]猫

枝干细薄,小萼珍珠状。

一花先变,万花后香。

如果你想传播春天的信息,你就不怕雪。

于棣休三农,董军是提倡的。

[翻译]

散落的梅树枝上覆盖着洁白如玉的雪,使得枝头上的梅树花萼在阳光下闪着点点雪花。突然,一朵梅花先开了,让各种欲春香的花都落在了梅花后面。

梅花要传递春天悄悄传来的信息,怎么会怕被厚厚的积雪深埋!请不要再弹那首悲伤的古曲《梅花三弄》了,雨笛。让掌管春天的董军之神为梅花留住春天,不要让早春的梅花因为一曲悲伤的曲子过早凋谢。

[欣赏]

“一朵花先突变,后百花香。”诗人抓住了梅花先开的特点,写出了梅花不怕挫折、敢为天下先的品质,这既是咏梅,也是自我褒奖。

“如果你想传播春天的信息,你就不怕把它埋在雪里。”冬天阻挡不了春天的到来。深雪怎样才能埋没梅花的芬芳?为了歌颂梅花不屈的精神,诗人通过赞美梅花寄托了自己的爱国思想。

陈亮一生极力主张抗金投降,具有强烈的爱国主义精神。《055-79000》这首诗表达了他的爱国志气,对战胜金的胜利和国家的未来充满了信心。它是诗人情感发展的产物。既然玉帝弹奏的《梅花》曲子都阻挡不了梅花在春日的阳光下茁壮成长,投降派的种种轻佻言论又怎么能阻挡历史车轮的滚滚向前呢?通过进一步歌颂梅花的独立,强烈谴责投降派,寄托了我一生倡导抗战、反对投降的爱国思想。

注:选自古诗词。

前面二元回归分析的频数数据的示例格式是logistic回归数据的通用格式,但如果样本数较大,自变量为分类变量,数据往往会以频数表的格式表示。

示例:

为研究荨麻疹病史(1-是,2-否)与性别、慢性支气管炎(1例,0-对照)的关系,结果见下表,采用logistic回归分析进行关系分析。

1.额外的

因为在这个例子中,只有频率,需要加权。

打开

数据案例加权

,选择

频率

称重。

2.二元逻辑回归分析

打开

分析-回归-二元逻辑回归

(1)主页面

因变量:

慢性气管炎被选为因变量。

协变:

荨麻疹史和性别被选为协变量。

(2)

保护

页,面,张,版

预测值:选择

概率,组成员

残差:选择

标准化

(3)

选择权

页,面,张,版

统计数据和图表:选择

图,Hosmer-Lemechau拟合优度,病例残差列表,Exp(B)的置信区间

3.结果的输出和解释

(1)模型总结和拟合优度检验

可以看出,模型的拟合率R2为0.016,说明拟合效果一般。

Hosmer-Lemeshow拟合优度检验P=0.9440.05表明,由预测概率得到的期望频率与观测频率之间无显著差异,即模型拟合良好。

(2)等式中的变量

说明荨麻疹病史与慢性气管炎有一定关系,OR=2.126,即有荨麻疹病史的慢性气管炎发生率是无荨麻疹的2倍。

性别对慢性支气管炎影响不大(p0.05),可以排除在模型之外。

4.语法

* * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * *方法=输入荨麻疹病史性别/保存=预测p组zre sid/分类图/个案异常值(2)/打印=良好拟合置信区间(95)/标准=pin(0.05)pout(0.10)iterate(20)cut(0.5) 二元逻辑回归分析病例对照研究的流行病学资料反应结果常以下表的形式写出。 每层有n个观察样本,包括患者R和对照C;队列研究中,每层有n个观察样本,其中R例死亡。

示例:

为研究饮酒(酒精=1,否则为0)与食管癌的关系,观察了200例食管癌患者和775名对照者。为了将年龄作为混杂因素,右图显示了年龄组中位数除以10岁。

1.SPSS数据格式

创建一个因变量Y,设置case y=1,control y=0。病例数和对照数下面的频率用freq表示,年龄和酒精两个变量各在一列,如下图所示:

2.数据加权

打开

数据案例加权

,选择

频率

称重。

2.二元逻辑回归分析

打开

分析-回归-二元逻辑回归

(1)主页面

因变量:

选择y作为因变量。

协变:

选择年龄和酒精作为协变量。

(2)

保护

页,面,张,版

预测值:选择

概率,组成员

残差:选择

标准化

(3)

选择权

页,面,张,版

统计数据和图表:选择

图,Hosmer-Lemechau拟合优度,病例残差列表,Exp(B)的置信区间

3.结果的输出和解释

(1)模型总结和拟合优度检验

可以看出,模型的拟合率R2为0.168,说明拟合效果一般。

Hosmer-Lemeshow拟合优度检验P=0.0960.05表明,由预测概率得到的期望频率与观测频率之间无显著差异,即模型拟合良好。

(2)等式中的变量

说明年龄有混合效应,但OR很小,只有1.064。

控制年龄因素后,饮酒是食管癌的危险因素,OR=5.93,即平均每天饮酒超过80ml的样本,食管癌的显性饮酒量小于80ml样本的5.93倍。

4.语法

* * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * *方法=输入年龄酒精/SAVE=PRED p group ZRESID/class plot/case wise异常值(2)/PRINT=good fit CI(95)/CRITERIA=PIN(0.05)POUT(0.10)ITERATE(20)CUT(0.5)。

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