精华内容
下载资源
问答
  • 方法:对586例PICC导管插入患者的数据进行回顾性分析,然后对肿瘤患者的一般数据和导管插入数据进行单变量分析,将具有统计学意义的单因素数据纳入多因素Logistic回归模型中。分析。 结果:PICC导管相关的血流感染...
  • 社区卫生服务机构市场导向的测量及影响因素Logistic回归分析,张薇,曹德品,目的:基于非营利组织市场导向量表开发出社区卫生服务机构的市场导向测评量表并检验其影响因素。方法:采用问卷调查法收集数据,
  • 二元logistic回归在临床应用非常广泛,常用于结果是二分类变量的多因素分析,比如:疾病是否发生、阳性或阴性、生存或死亡这类的结果。例如: 今天我们来完整演示一下,这类文章的数据是怎么做出来的。我们有一个...

    logistic回归又称logistic回归分析,是一种广义的线性回归分析模型,常用于数据挖掘,疾病自动诊断,经济预测等领域。例如,探讨引发疾病的危险因素,并根据危险因素预测疾病发生的概率等。
    二元logistic回归在临床应用非常广泛,常用于结果是二分类变量的多因素分析,比如:疾病是否发生、阳性或阴性、生存或死亡这类的结果。例如:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    今天我们来完整演示一下,这类文章的数据是怎么做出来的。我们有一个肺炎和炎症指标的数据,如下图所示:fy为是否发生肺炎,t为痰液图片是否阳性,xs为胸腔积液的量,其他为炎症指标,假如我们想知道肺炎发生的高危因素
    在这里插入图片描述
    我们先打开SPSS,把数据拷贝进去
    在这里插入图片描述
    依次点击:分析-----回归------二元logistic回归
    在这里插入图片描述
    fy放入因变量,其他放入协变量
    在这里插入图片描述
    点击分类,把二分类变量tj放入分类协变量,参考类别选第一个,然后点继续
    在这里插入图片描述
    点击选项,然后勾选置信区间这个选项
    在这里插入图片描述
    最后点击确定,得到如下图结果,显著性就是P值,Exp(B)就是OR值,Exp(B)的95%置信区间就是置信区间,至此,所有的结果都算出来啦,是不是很简单呀!
    在这里插入图片描述
    更多精彩文章,尽在零基础说科研,动动你的小手关注一下吧
    在这里插入图片描述
    科研课程零基础教你写医学论文课程上线啦
    您是否因为没有思路、统计学不好、不知道怎么发核心论文还一筹莫展,论文和科研就是您晋升路上的绊脚石。今天,这些都不是问题,零基础教你写医学论文课程上线啦!原价598元的课程现在优惠价只要298元。名师讲座,48个课时使零基础的你快速上手,拥有无数论文写作思路,变成统计学高手,再也不用羡慕别人能发国内核心论文,自己也能成为别人眼中的羡慕对象。

    在这里插入图片描述
    您还在等什么,赶快点击下方二维码加入课程吧,相信您绝对物有所值。
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 对回归模型中取得的各项参数进行分析,得出坡度为15°~30°、坡高300m以内、坡向南、岩性T2b1和T2b3、顺向坡2(β>α)和切向坡、距有影响的构造线60m内为研究区滑坡的敏感因素。结果表明采用Logistic回归方法具有...
  • 基于Logistic回归的大学生MATLAB课程成绩的影响因素分析.pdf
  • 在拟合逻辑回归模型时,将355名孕妇的数据(即数据的89.9%)分配给了分析样本,而将40名(即10.1%)的母亲分配给了保留样本。 保留样本与整体模型拟合的其他统计量度,伪R2量度和分类准确性一起用于验证从分析...
  • 今天给大家推荐几款学习计量以及统计软件的书籍,一方面可以提高自身的技能,另一方面在写论文的时候也可以使用到,提高论文的硬实力,当然掌握一门技能也可能更的增强自身在未来就业中的竞争力。所以小伙伴们...

    今天给大家推荐几款学习计量以及统计软件的书籍,一方面可以提高自身的技能,另一方面在写论文的时候也可以使用到,提高论文的硬实力,当然多掌握一门技能也可能更多的增强自身在未来就业中的竞争力。所以小伙伴们可以择优选择,放入自己的购物车中~

    STATA

    软件优点:Stata以其简单易懂和功能强大受到初学者和高级用户的普遍欢迎。使用时可以每次只输入一个命令,也可以通过一个Stata程序一次输入多个命令。这样的话即使发生错误,也较容易找出并加以修改。尽管Stata的数据管理能力没有SAS那么强大,它仍然有很多功能较强且简单的数据管理命令,能够让复杂的操作变得容易。Stata主要用于每次对一个数据文件进行操作,难以同时处理多个文件。Stata也能够进行大多数统计分析(回归分析,logistic回归,生存分析,方差分析,因子分析,以及一些多变量分析)。Stata最大的优势可能在于回归分析(它包含易于使用的回归分析特征工具),logistic回归(附加有解释logistic回归结果的程序,易用于有序和多元logistic回归)。

    推荐书目:《计量经济学及Stata应用》、《高级计量经济学及Stata应用》,作者:陈强

    推荐理由:陈强老师的计量经济学教材,在设计上单独章节工具变量、二值选择模型等,解决其他教材没有详细讲解这部分的疑问。而且陈老师教材行文,以生活实际来讲计量,容易理解。《高级计量经济学及Stata应用》还加入多值选择模型、非参数估计、贝叶斯估计等内容。Stata较好地实现了使用简便和功能强大两者的结合。

    facd115bde7d0dbcac97b9876778a5d0.png

    Eviews

    软件优点:EViews是在Windows操作系统中计量经济学软件里世界性领导软件。强而有力和灵活性加上一个便于使用者操作的界面;最新的建模工具,快速直觉且容易使用的软件。由于它革新的图表使用者界面和精密的分析引擎工具,EViews 是强大,灵活性和便于使用的功能。EViews 预测分析计量软件在科学数据分析与评价、金融分析、经济预测、销售预测和成本分析等领域应用非常广泛。这也是撰写计量模型论文最方便的软件之一。

    推荐书目:《计量经济分析方法与建模--Eviews应用及实例(第二版) 》,作者:高铁梅

    推荐理由:计量经济学研究的核心是设计模型、收集资料、估计模型、检验模型、应用模型(结构分析、经济预测、政策评价)。该书在数学描述方面适当淡化,以讲清楚方法、思路为目标,不做大量的推导和证明,重点放在如何运用各种计量经济方法对实际的经济问题进行分析、建模、预测、模拟等实际操作上。该书很多内容都讲解、总结的透彻明白,例如流量、存量一般是否平稳等问题。

    3df1f0fc944897bd97631207479ff9ae.png

    SPSS

    软件优点:SPSS非常容易使用,故最为初学者所接受。它有一个可以点击的交互界面,能够使用下拉菜单来选择所需要执行的命令。它也有一个通过拷贝和粘贴的方法来学习其“句法”语言,但是这些句法通常非常复杂而且不是很直观。SPSS有一个类似于Excel的界面友好的数据编辑器,可以用来输入和定义数据(缺失值,数值标签等等)。SPSS也主要用于对一个文件进行操作,难以胜任同时处理多个文件。它的数据文件有4096个变量,记录的数量则是由你的磁盘空间来限定。SPSS也能够进行大多数统计分析(回归分析,logistic回归,生存分析,方差分析,因子分析,多变量分析)。它的优势在于方差分析(SPSS能完成多种特殊效应的检验)和多变量分析(多元方差分析,因子分析,判别分析等)

    推荐书目:《SPSS统计分析基础教程》 作者:张文彤

    推荐理由:以真实案例贯穿全书,从统计分析实战的角度出发详细介绍SPSS的界面操作、数据管理、统计图表制作、统计描述和常用单因素统计分析方法的原理与实际操作,并结合SPSS的强大功能进行很好地扩展。书中还提供医疗、经济、市场研究等各行业的综合案例,完全从实际案例出发讲解各类方法的综合运用,以更好地协助读者提高实战能力。

    82fa97b90eb098ceee36e3a99ec5a3ab.png

    SAS

    软件优点:SAS由于其功能强大而且可以编程,很受高级用户的欢迎。也正是基于此,它是最难掌握的软件之一。使用SAS时,你需要编写SAS程序来处理数据,进行分析。如果在一个程序中出现一个错误,找到并改正这个错误将是困难的。在数据管理方面,SAS是非常强大的,能让你用任何可能的方式来处理你的数据。它包含SQL(结构化查询语言)过程,可以在SAS数据集中使用SQL查询。但是要学习并掌握SAS软件的数据管理需要很长的时间,在Stata或SPSS中,完成许多复杂数据管理工作所使用的命令要简单的多。SAS能够进行大多数统计分析(回归分析,logistic回归,生存分析,方差分析,因子分析,多变量分析)。SAS的最优之处可能在于它的方差分析,混合模型分析和多变量分析,而它的劣势主要是有序和多元logistic回归(因为这些命令很难),以及稳健方法(它难以完成稳健回归和其他稳健方法)。

    推荐书目:《SAS应用统计分析》 作者:科迪,史密斯

    推荐理由:SAS是一个数据管理和统计分析的工具,尤其在医疗设备公司和制药行业极负胜名。一般的SAS手册主要为有一定统计基础的使用者提供各种程序的使用指导,一般的统计教材则通常传授最基础的理论知识和统计方法。很少有教材可以两者兼顾,所以可以预想,发展趋势就是通过统计软件(尤其是SAS)的使用来介绍基本统计和高级统计方法。这本书就做到了,它既提出了许多应用问题,又演示了SAS的分析执行。

    def11b0c13f5fb1891a32aa3c739bdd6.png

    r语言

    软件优点:R语言与前几种软件相比,已经彻彻底底上升为一款相当热门的编程软件了,当然涉及到计算机编程可能会令不少小伙伴们头大。这款软件强大,免费,包罗万象,开源。是专门为统计和数据分析开发的语言,统计前沿的主流语言。扩展性好,丰富的资源涵盖了多种行业数据分析中几乎所有的方法。R与SAS相比速度快,有大量统计分析模块,但可扩展性稍差,昂贵。与SPSS相比,具有复杂的用户图形界面,简单易学,但编程十分困难。

    推荐书目:《R语言实战 第二版》 作者:卡巴科弗(Robert I. Kabacoff)

    推荐理由:开源软件R是世界上最流行的数据分析、统计计算及制图语言,几乎能够完成任何数据处理任务,可安装并运行于所有主流平台,为我们提供了成千上万的专业模块和实用工具,是从大数据中获取有用信息的绝佳工具。本书可以说是学习R的必备教程之一,可以让人快速进入R的世界本书从解决实际问题入手,跳脱统计学的理论阐述来讨论R语言及其应用,讲解清晰透澈,极具实用性。作者不仅高度概括了R语言的强大功能、展示了各种实用的统计示例,而且对于难以用传统方法分析的凌乱、不完整和非正态的数据也给出了完备的处理方法。这本书侧重R语言实战,以实际项目讲解R的若干常见应用场景。适合新手上路,回归、方差两章展示了完整的统计分析的过程。

    7db8027060aed4f4aef7e69fe18ce29b.png

    Matlab

    软件优点:MATLAB 的应用范围非常广,包括信号和图像处理、通讯、控制系统设计、测试和测量、财务建模和分析以及计算生物学等众多应用领域。附加的工具箱(单独提供的专用 MATLAB 函数集)扩展了 MATLAB 环境,以解决这些应用领域内特定类型的问题。数学函数可用于线性代数、统计、傅立叶分析、筛选、优化以及数值积分等

    推荐书目:《Matlab R2016a从入门到精通》 作者:温欣研

    推荐理由:本书是针对MATLAB R2016a(V9.0)*版本进行编写的。书中讲述的内容是使用MATLAB进行科学研究、系统仿真、数据分析与处理的必备知识。通过全面学习本书,读者可以获得使用MATLAB进行数学计算、数据分析及处理的相关技能,并能快速掌握使用MATLAB进行工作的基本方法。基础知识部分包括MATLAB概述、数据输入输出基础、编程基础和可视化基础;数学基础部分包括数组与矩阵操作、数学函数运算和符号数学计算;数据分析部分包括多项式分析、数值运算、优化和概率统计;拓展知识部分包括句柄图形、GUI编程、Simulink基础、编译器和应用程序接口;MATLAB应用部分包括信号处理应用、图像处理应用、小波分析应用和偏微分方程应用等内容。本书作为一本实用性超强的工具书,是学习复习,参加建模比赛的必备书籍。

    71abc0234cbf4e8ab4e10749307312a2.png

    python

    软件优点:python非常简单,非常适合人类阅读。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样,尽管这个英语的要求非常严格。Python的这种伪代码本质是它最大的优点之一,使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。Python是FLOSS(自由/开放源码软件)之一,可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。Python相比于Matlab的最大优势是:Python是一门通用编程语言,实现科学计算功能的numpy、scipy、matplotlib只是Python的库和Package而已,而这些科学计算数据处理的库,在处理大数据方面有奇效。

    推荐书目:《利用Python进行数据分析》 作者:Wes McKinney

    推荐理由:这本书是Pandas的模块作者写的书,被誉为Pandas的最佳工具书。Pandas是python的一个数据分析包,最初被作为金融数据分析工具而开发出来,因此,pandas为时间序列分析提供了很好的支持。使用Pandas可以把Python基本当作R用,用NumPy和SymPy还有SciPy把Python当作Matlab用。作者对于利用Python进行数据分析有着很丰富的经验,因此写出的书也是深入浅出,让人很容易就能看懂。本书讲的是利用Python进行数据控制、处理、整理、分析等方面的具体细节和基本要点。同时,它也是利用Python进行科学计算的实用指南(专门针对数据密集型应用)。本书重点介绍了用于高效解决各种数据分析问题的Python语言和库。“Life is short, you need Python!”

    794935538ea18acabac49bf41638fa0e.png

    *以上书籍推荐为小编结合自身理解,参考网店评价、豆瓣评价以及论坛评价的结果,仅代表个人观点,同学们可以根据自身专业和工作需求来进行学习使用,仅供参考。

    81abc19b5b3df0cec91791e201852f3d.png
    展开全文
  • 基于Logistic回归模型的人口预测分析 尹东旭李 阳马雨晨 指导老师徐 慧 (空军工程大学西安 XXXXXX) 摘 要本文在数值微分法和最小二乘法曲线拟合的基础上对Logistic回归模型进行参数估计预测了人口城镇化和老龄化两个...
  • 回顾了2000年至2018年发表的37篇以Logistic回归为主要统计工具的研究文章,以及6篇关于Logistic回归的教科书。 提出了逻辑回归概念,例如赔率,赔率比,对数变换,对数曲线,假设,选择因变量和自变量,模型拟合,...
  • logistic回归

    千次阅读 2016-03-28 19:15:36
    逻辑斯谛回归模型 逻辑斯谛分布 首先介绍逻辑斯谛分布,该分布的定义是 设X是连续随机变量,X服从逻辑斯谛分布是指X服从如下分布函数和密度函数: 其中,为位置参数,> 0 为形状参数。 可以通过其图像观察:...

    逻辑斯谛回归模型

    逻辑斯谛分布

    首先介绍逻辑斯谛分布,该分布的定义是

    设X是连续随机变量,X服从逻辑斯谛分布是指X服从如下分布函数和密度函数:

    其中,为位置参数,> 0 为形状参数。

    可以通过其图像观察:

    右边的逻辑斯蒂分布函数以点中心对称,即满足:

    形状参数越小,曲线在中心的增长速度越快。

    二项逻辑斯蒂回归模型

    这是一种由条件概率表示的模型,其条件概率模型如下:

    其中,exp为以e为底的指数函数,x∈Rn是输入,y∈{0,1}输出,w,b是模型参数——w是权值向量,b称作偏置,w·x是向量内积。

    有了后验概率,逻辑斯蒂回归模型选择二分类中较大的那一个完成分类。

    另外,逻辑斯特回归模型还有一个方便的形式,如果将权值向量w和输入向量x拓充为w=(w(1),w(2),…w(n),b)T,x=(x(1),…x(n),1)T,此时逻辑斯谛模型可以表示为:

    为什么要重新提一个形式出来呢?这是因为,这个形式跟几率的表达式很像。

    定义事件的几率:发生概率与不发生概率的比值——

    定义对数几率:

    将逻辑斯蒂模型的便捷形式做一个变换恰好可以得到:

    这也就是说,在逻辑斯蒂回归模型中,输出Y=1的对数几率是输入x的线性函数。或者说输出Y=1的对数几率是由输入x的线性函数表示的模型,即逻辑斯蒂回归模型。反过来讲,如果知道权值向量,给定输入x,就能求出Y=1的概率:

    线性函数w·x的值越接近正无穷,概率值越接近1;反之,越接近负无穷,概率值越接近0——这就是逻辑斯谛回归模型。

    模型参数估计

    在模型学习的时候,对于给定训练集T = {(x1,y1)…(xN,yN)},x∈Rn,y∈{0,1}

    定义似然函数

    则有对数似然函数

    这个好说,把后面括号里的负π提到前面去就行了。

    对L(w)求极大值就可以得出权值向量w的估计值。

    解决以L(w)为目标函数的最优化问题的一般方法是梯度下降法及拟牛顿法,前者书上让参考附录,后者在后面会介绍。

    梯度下降:

    函数的梯度由其偏导数构成:

    梯度是函数增长最快的方向,记移动补偿为α,则梯度算法的迭代公式为:

    假定权值向量w有了,怎么计算模型输出呢?

    特征向量乘以权值向量得出一个实数z

    希望通过该实数输出一个0或1的类别,这时候就需要利用Sigmoid函数了:

    其图像如下:

    将该实数代入Sigmoid函数后,得到一个0~1之间的数,大于0.5归入1,小于0.5归入0即可。

    利用Sigmoid函数,梯度上升算法的伪码如下:



    展开全文
  • 基于多因素LOGISTIC的城市房地产价格预测模型研究,李延喜,王聪,摘要:本文从研究房地产价格的因素入手,基于中国35个大中城市的2002~2006年的面板数据,以传统的多元线性回归模型做为对比模型,进�
  • 使用14个压力造成因素来测量职业压力,这些因素包括工作量,同事,同伴,同伴支持,角色歧义,角色冲突,职业,骚扰,心理因素,生理因素,行为因素,社会支持,工作控制,应对方式和空缺应对,服务时间取决于相关...
  • 点击上方“蓝字”,我们一起分析数据Logistic回归是最常用的多因素回归模型,在医学研究中,常用于研究疾病的危险因素,下面我们一起来看看,R语言是如何实现Logistic回归的。1第一步 导入数据首先,在excel里全选数据集...
    946a8f5c78d04a7c7e9d1fb4d07f97e6.gif点击上方“蓝字”,我们一起分析数据

    Logistic回归是最常用的多因素回归模型,在医学研究中,常用于研究疾病的危险因素,下面我们一起来看看,R语言是如何实现Logistic回归的。

    1

    第一步 导入数据

    首先,在excel里全选数据集,右键复制。

    7d42056339e5b2a6761192feda8a7be0.png

    然后,在Rstudio中,输入:

    mydata "clipboard")

    查看数据:

    b2909dda829b5f66ad81e3790f75fdcd.png

    2

    第二步 分类变量和等级变量转成因子型变量

    mydata$sex$sex,levels=c(0,1),                  labels=c("Female","Male"))mydata$work$work,levels=c(0,1),                   labels=c("Non-work","Work"))mydata$disease$disease,levels=c(0,1),                       labels=c("Non-disease","Disease"))mydata$bmig$bmig,levels=c(1,2,3),                    labels=c("normalweight","overweight","obese"))mydata$bloodtype$bloodtype,levels=c(1,2,3,4),                      labels=c("O","A","B","AB"))

     查看数据:

    67065545e587049c7f5298fae743a611.png

    da07f83424891126bb9c18630d3e4fc8.png

    3

    第三步进行单因素logistic回归

    model1 <- glm(disease ~ bloodtype, data= mydata, family = binomial())

    查看结果:

    e09442f609873dedac4b71aa8a492c85.png

    结果解读:

    Estimate列表示回归系数,Std.Error表示标准误,z value表示统计量的值,Pr(>|z|)表示p值。我们可以看到bloodtypeAbloodtypeBbloodtypeC的结果,但是没看到bloodtypeO的结果。这是因为R语言logistic回归默认将分类变量的第一个factor设置为参照,通过前面的str(mydata)命令获得的数据集概况,可以看到bloodtypelevels顺序为:OABAB,所以在此回归模型中bloodtypeO当作参照。

    获得OR值:

    54fde494cb165429ad263d0e6730511f.png

    获得OR95%可信区间:

    3a18535fefe86ce841c61666838939fe.png

    科研论文通常需要我们提供OR值及其95%可信区间以及p值,虽然这些都得到了,但是貌似整理起来比较麻烦,别急,我们通过命令进行整理。具体而言:先通过broom包中tidy函数把model1的结果变成规范的数据框格式,提取出p值,再把OR值和OR95%可信区间,组合到一起。

    install.packages("broom")library(broom)y

    c44a356a0f5bbcfd6bfc6435f94657f4.png

    zexp(coef(model1)),

     48e7be7eaf21bce741050faa87fe7aaa.png

    结果解读:

    exp.coef.model1表示OR值, X2.5X97.5表示OR值的95%可信区间,y.p.value表示p值。Bloodtype作为无序多分类变量,需要设置为哑变量,一般哑变量的数目比分类变量的数目少一个,少掉的那个就作为参照(reference)。例如本例中,bloodtypeO就是参照,本文末尾有较为详细的说明。

    4

    第四步 多因素logistic回归

    Model2 <- glm(disease ~sex+age+bmig+work+a+b+c+x+y, data = mydata, family = binomial())

    c82928e711fa559061ebffc8b68a6520.png

    整理成表格:

    library(broom)mexp(coef(model2)),

    e3d4046def4ad0cec972223869f2ec2b.png

    结果输出到excel里:

    write.csv(m,file="多因素logistic回归结果.csv")

    G盘的R文件夹中查看生成的多因素logistic回归结果,如图所示:

    d4b7e414d7087df6bdfb0bcc022be389.png

    经过更改表头及简单的调整:

    d68d2f6774fb2c8be094ba89a7bd2e6e.png

    5

     进阶:哑变量及参照的设置

    Logistic回归中一个重点内容,把无序多分类变量设置为哑变量,本文的例子中bloodtype是无序多分类变量,需要设置成哑变量,一个快捷的方法是把bmig设置为因子变量,做logistic时,默认为已经设置成哑变量。

    还有一个重要的问题是如何设置哑变量的参照,本例中我们是以O型为参照,其他各型与它相比。如果我们想把A型设为参照,该如何操作呢?

    我们先看下bloodtype的各level名称的顺序:

     51aec75f1a65c4832a8da3fda64f5563.png

     A型作为参照,只需把A调到第一个位置:

    mydata$bloodtype$bloodtype,

    查看是否成功:

    levels(mydata$bloodtype)

    b47bc9133cab36c6387c122f275257a0.png

    运行模型

    model3 <- glm(disease ~sex+age+bmi+work++bloodtype+a+b+c+x+y, data = mydata, family = binomial())

    fae85979f68d8cbbb8ce2d6999b149ae.png

    78474cb71073b227b50f0bc3431b055d.png890a55569fa610da1ed69fbfae6901b2.png关注我的,数据分析都不求人了不信你试试
    展开全文
  • Logistic回归原理及公式推导

    千次阅读 2017-09-11 10:46:47
    出去实习归来,发现搞算法才是最有前途的事情了,故而心中发狠要好好学习算法上的东西,好好学习天天向上,狂补之前没有学习的东西,决定花上一个...Logistic回归为概率型非线性回归模型,是研究二分类观察结果与一些
  • 再看线性回归之前我们选择线性回归的时候,只是认为那些数据看上去很符合线性的样子,选择最小平方损失函数的时候,也是直接提出来的,没有考虑过为什么会是这个样子。接下来就从概率的角度来解释这些问题。 首先...
  • 通过仿真实验观察识别算法在2种影响因素(俯仰角与信噪比)的不同取值下的性能差异,建立了Logistic回归模型来验证其准确性,从而实现对算法的适应性研究。实验证明,该方法在识别算法的适应性研究上具有一定的可行性,...
  • 1、线性回归 回归的目的是预测数值型数据的目标值。目标值的计算是通过一个线性方程得到的,这个方程称为回归方程,各未知量(特征)前的系数为回归系数,求这些系数的过程就是回归。 对于普通线性回归使用的损失...
  • 在SCI论文中可以起到画龙点睛,并能进一步挖掘数据之间的亚组关系,进行数据挖掘也非常实用,交互项的可视化能把交互数据之间的关系明白的展示出来,在实际论文中绝对是加分项,废话不说,我们实操一下。...
  • 线性关系)(一)简单线性回归(一元线性回归)1、绘制散点图2、建立简单(一元)线性回归模型3、建立模型后,检查预测结果(二)多重回归分析1、绘制矩阵分布散点图(论文专用你懂的)2、建立多重回归模型point 1:...
  • 从煤炭行业发债企业信用风险成因出发, 提出采用Logistic 模型对我国94 家煤炭发债企业进行二分类回归分析, 构建煤炭行业发债企业信用风险大小的模型。根据SPSS25. 0 结合比分检验和似然比检验的结果发现, 影响企业...
  • 大学招聘通常是具有大量招聘需求的中、大型公司的一种策略,也可以是小规模的工作(比如与大学职业中心合作,寻找潜在的候选人),还有大规模的业务(比如参加个大学的整个春秋学期的招聘活动)[1]。校园招聘通常包括...
  • 卓金武,MathWorks中国高级工程师,教育业务经理,在数据分析、数据挖掘、机器学习、数学建模、量化投资和优化等科学计算方面有多年工作经验,现主要负责MATLAB校园版业务。曾2次获全国大学生数学建模竞赛一等奖,1...
  • 最后,在上述研究基础上引入有序logistic回归模型对国际收支阶段演变的影响因素进行实证分析.实证结果表明:第一,人均GDP对国际收支阶段演变具有显著的正向作用,这符合Crowther的国际收支阶段假说;第二,金融深化...
  • 行为风险因素监视系统(BRFSS)是美国的年度电话调查。BRFSS旨在识别成年人口中的危险因素并报告新兴趋势。例如,询问受访者饮食和每周的体育锻炼,艾滋病毒/艾滋病状况,可能的烟草使用,免疫接种,...
  • 在实际问题中,很随机现象可以看作众多因素的独立分布影响的综合反应,近似正态分布的应用前提往往是大量样本确实存在。 以上内容,是理解下面三种回归算法的前提。 3 回归算法 在详细讲解回归算法之前,我们...
  •  由于我们在前面已经讨论过了神经网络的分类问题(参见《R语言与机器学习学习笔记(分类算法)(5)》),如今再从最优化的角度来讨论logistic回归就显得有些不合适了。Logistic回归问题的最优化问题可以表
  • 方法:对接受筛查的胎龄≤34周或出生体质量≤2 000 g的早产儿进行眼底检查,并对ROP高危致病因素进行多因素Logistic多元回归分析。结果:完成筛查的219例早产儿中,21例(42只眼)发生ROP,占9.6%,其中阈值病变6例(12...
  • 看了胡江堂介绍logistic回归的文章,总觉得还是有点不理解,所以我自己也来写一下,看看到底是哪里搞不懂。 解决分类问题有多种思路,包括应用支持向量机、决策树等算法。还有一种较常规的做法是采用广义线性回归中...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 2,084
精华内容 833
关键字:

多因素logistic回归分析论文