无序分类资料统计分析
无序多分类logistic回归模型

无序多分类logistic回归模型随着大数据时代的到来,机器学习在各个领域的应用越来越广泛。
其中,分类问题作为机器学习的一个重要分支,一直备受关注。
而在分类问题中,多分类问题是最为复杂的一种。
本文将介绍一种无序多分类logistic回归模型,并对其进行分析和实现。
一、模型介绍logistic回归是一种基于概率的非线性分类方法,适用于二分类问题。
对于多分类问题,常用的解决方法有softmax回归、支持向量机等。
然而,这些方法在处理无序多分类问题时,可能会遇到一些困难。
因此,无序多分类logistic回归模型应运而生。
该模型通过引入多个logistic回归分类器,对每个类别的样本进行分类,最终得到一个投票结果,实现多分类问题的解决。
二、模型分析1. 优势:无序多分类logistic回归模型能够有效地解决无序多分类问题,具有简单、易实现、准确率高等优点。
同时,该模型还可以结合其他机器学习算法,如随机森林、梯度提升树等,进一步提高模型的性能。
2. 缺点:虽然无序多分类logistic回归模型具有一定的优势,但也存在一些缺点。
首先,该模型需要大量的训练数据和计算资源,不适合处理大规模数据。
其次,模型对特征的选择和设计较为敏感,需要针对具体问题进行调整和优化。
3. 适用场景:无序多分类logistic回归模型适用于处理无序多分类问题,如情感分析、垃圾邮件过滤、疾病预测等。
同时,该模型也可以与其他机器学习算法结合使用,提高模型的性能和泛化能力。
三、模型实现1. 参数设置:在实现无序多分类logistic回归模型时,需要设置一些参数,如迭代次数、学习率等。
这些参数的选取需要结合具体问题和数据集进行实验和调整。
2. 特征选择:选择合适的特征对于提高模型性能至关重要。
需要根据具体问题,对特征进行选择和设计,以减小特征选择对模型性能的影响。
3. 训练过程:训练无序多分类logistic回归模型时,需要将数据集划分为训练集和测试集。
非参数统计方法ridit分析

适用于有序分类变量
Ridit分析特别适用于处理有序分类变量, 能够有效地比较不同类别之间的有序差异。
可用于生存分析
Ridit分析可以用于生存分析领域,对生存 时间和风险比率进行比较,为临床医学和 生物学研究提供有力支持。
局限性
对数据要求较高
Ridit分析要求数据具有代表 性,且各组间具有可比性, 否则可能导致分析结果不准 确。
04
实例分析
实例一:比较两组生存时间数据
总结词
通过Ridit分析比较两组生存时间数据,可以评估两组生存时间的差异和趋势。
详细描述
在临床研究中,经常需要比较两组患者的生存时间数据,以评估不同治疗或分组的效果。Ridit分析通过计算每个 观察值的Ridit值,将生存时间数据转化为可比较的指标,进而进行统计分析。通过比较两组的Ridit值,可以判 断两组生存时间的差异和趋势。
非参数统计方法Ridit分析
• Ridit分析概述 • Ridit分析的步骤 • Ridit分析的优势与局限性 • 实例分析 • 结论与展望
01
Ridit分析概述
定义与特点
定义
Ridit分析是一种非参数统计方法,用 于比较两组或多组无序分类数据的分 布情况。
特点
Ridit分析不需要假定数据服从特定的 概率分布,也不需要事先对数据进行 参数化处理,因此具有较强的灵活性 和适用性。
根据曲线的解读结果,结 合研究目的和背景知识, 推断出相应的统计结论。
03
Ridit分析的优势与局限性
优势
无需假设数据分布
Ridit分析是一种非参数统计方法,不需要 假设数据服从特定的概率分布,因此具有
更广泛的适用性。
无需样本量足够大
统计学中categorical

统计学中categorical
在统计学中,categorical(分类型)变量指的是不连续的变量,通常是基于一组可能的值进行分类。
它们通常是基于文本或符号表示,而不是数字。
例如,性别、种族、地区、教育程度、职业等都是分类型变量的例子。
分类型变量可分为有序和无序变量。
有序变量是指具有顺序或层次结构的变量,例如教育程度(小学、初中、高中、大学)和官阶(上校、中校、下校)。
而无序变量是指没有明显层次结构的变量,例如
性别和地域。
在统计分析中,分类型变量通常使用频数表或透视表进行描述和分析。
频数表显示各个分类的数量,而透视表则将数据按照分类变量的交叉情况进行分组并计算总和、平均值等统计量。
常用的分类型变量分析方法包括卡方检验、t检验、方差分析等。
在使用这些方法时,需要将分类型变量转换为数值型变量,以便进行计算和比较。
总之,分类型变量在统计学中具有重要的作用,它们提供了有关人口统计学、社会科学和医学研究等领域的重要信息。
因此,熟练掌握分类型变量的描述和分析方法对于从事统计学研究和数据分析的
人士来说至关重要。
- 1 -。
无序多分类logistic回归结果解读 -回复

无序多分类logistic回归结果解读-回复多分类logistic 回归是一种机器学习算法,可用于将样本分为多个类别。
本文将详细介绍该算法的原理、实现步骤以及针对结果的解读。
一、算法原理在介绍多分类logistic 回归之前,我们先回顾一下二分类logistic 回归的原理。
对于二分类问题,在logistic 回归中,我们使用sigmoid 函数将输入转化为概率值,公式如下:h_{\theta}(x)=\frac{1}{1+e^{-\theta^{T} x}}其中h_{\theta}(x) 表示预测为正例的概率,\theta 是模型的参数,x 是输入特征。
对于多分类问题,我们引入了softmax 函数,它可以将多个分类的预测概率归一化,使其总和为1。
公式如下:P(y=i \mid x)=\frac{e^{\theta^T_i x}}{\sum_{j=1}^{K} e^{\theta^T_j x}}其中P(y=i \mid x) 表示样本x 属于第i 个类别的概率,\theta_i 表示对应类别的参数,K 表示总共有K 个类别。
二、算法实现步骤下面我们来介绍多分类logistic 回归的实现步骤。
1. 数据预处理:如其他机器学习算法一样,首先需要对数据进行预处理,包括特征选择、特征缩放、数据标准化等。
2. 参数初始化:对于多分类问题,我们需要为每个类别初始化一组参数\theta。
3. 计算梯度:使用训练集数据来计算损失函数对参数\theta 的梯度。
具体而言,我们可以使用梯度下降法或其他优化算法来最小化损失函数。
4. 更新参数:根据梯度下降法的更新规则,更新参数\theta。
重复该步骤直到满足停止条件。
5. 预测:使用训练好的模型参数对新样本进行预测。
三、结果解读在得到多分类logistic 回归的结果后,我们需要进行结果解读,以评估模型的性能和有效性。
下面介绍几个常用的评估指标:1. 混淆矩阵:混淆矩阵可以帮助我们了解模型在每个类别上的预测情况。
分类资料的组间比较分析策略

2
0
B
140
8
122
10
C
14010123来自7D140
2
34
104
分析思路:该研究为完全随机设计,共分4组。 结局指标为镇 痛效果,为三分类有序资料。 如果采用 χ2检验,只能说明4组之间 Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ级的构成不同,不能说明效果的差别。 如果将Ⅱ级和Ⅲ 级的数据对调一下顺序, χ2检验结果不会有任何变化,但秩和检 验的结果会发生变化。 也就是说,χ2检验的结果是不考虑等级顺 序的。 而该研究显然不是为了说明Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ级比例的不同,而是 为了说明程度上的差异,因此应采用Kruskal-Waliis秩和检验。
该研究存在的另一个问题是: 用 χ2 检验分别进行两两组 间比较。 与定量资料一样,如果多组之间总的差异有统计学 意义,需要进一步做两两比较时,不应分别对其中两组进行 比较。 分类资料常用的两两比较方法 是Bonferroni法 ,该 法 根 据比较次数的多 少 将 检 验 水 准 变 为0.05/比 较 次 数 ,将 计 算 出 的P值与新的检验水准进行比较。 该研究共4组,如做两两比 较 ,共 需 比 较 6次 ,此 时 检 验 水 准 应 定 为 0.05/6=0.008, 只 有 P 值 小 于 0.008才 能 认 为 差 异 有 统 计 学 意 义 。
分类资料组间比较方法的选择可以考虑以下几点。 ①设 计类型:是完全随机设计还是配对设计? ②结局指标的类别: 是二分类还是多分类? 是有序还是无序? ③比较组数:是两组 还是多组? 根据这些一目了然的条件,可以选择相应的分析 方法。 图1列出了分类资料组间比较的常用统计方法。
从图1可以看到,统计方法的选择主要跟结局指标有关, 跟组别数关系不大。 如果结局是二分类或无序多分类变量, 一般直接用 χ2 检验即可,随机设计用普通 χ2 检验,配对设计用 配对 χ2 检验。 如果结局是有序多分类变量,需采用秩和检验, 说明程度上是否有差异,以体现出“有序”的含义。 当然也可 以用 χ2 检验,但此时的有序变量实际上是作为无序变量看待, 只能说明组间构成情况是否有差异。
基本统计方法的选择与应用

基本统计⽅法的选择与应⽤⼀、确定资料的类型:分类资料、定量资料; 选择适当的统计⽅法,资料不同,设计不同,采⽤的分析⽅法不同;1、计量资料的⽐较(⽐较集中趋势是否不同):(1)两组:t检验、Wilcoxon秩和检验 … t分布(近似正态分布):⽤于根据⼩样本来估计呈且⽅差未知的总体的均值。
定义:假设X服从标准正态分布N(0,1),Y服从卡⽅分布,那么的分布称为⾃由度为n的t分布,记为。
分布密度函数,其中,Gam(x)为伽马函数。
如:医保患者与⾃费患者住院天数是否不同?资料与设计:两组独⽴的计量资料⽐较统计⽅法:两独⽴样本 t 检验(independent samples t-test)分析结果:t=2.17,P=0.033参数统计⽅法(t检验、ANOVA)有应⽤前提条件:A:资料满⾜正态性;B:⽐较的各组资料之间⽅差相等(满⾜⽅差齐性)。
(2)三组(及以上):⽅差分析、Kruskal-Wallis检验 …如:医⽣、护⼠、医护⼈员的期望收⼊指数是否有差别?资料与设计:三组独⽴的计量资料⽐较统计⽅法:完全随机设计的⽅差分析(one-way ANOVA)分析结果:F=20.89,P<0.0001结论:有差别。
两变量之间关系的分析:相关分析、回归分析、秩相关 …如研究门急诊量与收⼊的关系、床位数与护⼠⼈数的关系变化趋势分析:Cochran-Armitage趋势检验、卡⽅检验 …如分析两周患病率随年龄变化的趋势综合评价:层次分析法、TOPSIS法、秩和⽐法 …如评价三甲医院医疗质量、综合绩效⽰例:研究医院床位数与护⼠⼈数之间是否有相关性。
研究⽬的:床位数(X)与护⼠⼈数(Y)之间是否有关?关系如何(线性、⾮线性)?关系⼤⼩?(由样本推断总体)资料与设计:来⾃于同⼀医院的两个指标统计⽅法:相关分析(correlaion analysis)衡量两指标之间是否有线性关系,及关系的强度和⽅向。
回归分析(regression analysis)定量进⾏X到Y的量化估计或预测。
无序多分类logistic回归公式

无序多分类logistic回归公式首先,让我们回顾一下二元logistic回归。
在二元logistic回归中,我们希望将数据分为两个不同的类别,通常是正类和负类。
我们使用一个sigmoid函数来建模分类的概率。
二元logistic回归的公式如下:P(y=1,x) = 1 / (1 + exp(-wx))其中,P(y=1,x)表示给定输入特征x时属于正类的概率,wx表示模型的权重向量与输入特征的乘积,exp(表示自然指数函数。
对于无序多分类logistic回归,我们需要考虑将数据分为多个类别。
一种常见的方法是使用一对多(one-vs-rest)策略。
也就是说,我们为每个类别训练一个二元logistic回归模型,然后将具有最高概率的类别作为预测结果。
以下是无序多分类logistic回归的公式:P(y=i,x) = exp(wi * x) / (1 + sum(exp(wj * x) for j inrange(k-1)))其中,P(y=i,x)表示给定输入特征x时属于类别i的概率,wi表示第i个类别的权重向量与输入特征的乘积,k表示类别的总数。
在公式中,我们使用了指数函数来保证分类概率的非负性,并且用分母中的求和项来对所有类别的概率进行标准化。
这样可以确保所有类别的概率之和为1在训练无序多分类logistic回归模型时,我们需要最小化一个损失函数,通常使用最大似然估计。
具体来说,我们需要最大化每个样本被正确分类的概率的乘积。
L = -sum(log(P(yi,xi)))为了最小化损失函数,我们可以使用梯度下降等优化算法来更新权重向量。
具体地,我们需要计算损失函数对权重向量的偏导数,然后根据梯度的方向和学习率来更新权重。
最后,我们可以使用训练得到的权重向量来进行预测。
即对于给定的输入特征,我们计算每个类别的概率,并选择具有最高概率的类别作为预测结果。
总结起来,无序多分类logistic回归是一种基于logistic函数的分类算法,通过使用一对多策略将数据分为多个类别。
统计学:两变量关联性分析

[(n 3 n) / 6] 2Ty t) (t表示x或y中相同秩次的个数)
12
例 11-4 中
rs
'
3
2 3 2 33 3 6 3 6 12 12 / 6 12
3
3
378
12
12 / 6
1.0 0.9
1.0 0.9 1.1 0.9
时间
14
13
18 17
15
15
13
14
16
17
14 16 15
16
14
15 17
© ë £ ¨Ã ä £ ±¼ ª Ê ý Ñ Ä
16 15 14 13 12
0.5
0.7
0.9
ý Ñ Ä ª à ¸ Å ¨¶ È £ ¨º Á É ý £ ©
1.1
1.3
¼ 11-1 ý Í À 11-1Ö Ð Ê ý ¾ Ý É ¢ µ ã Í ¼
r
2 2 n
0 r 1
r 1表明两变量关联性越强 ,r 0表明两变量独立性越强 。
一、交叉分类2×2表的关联性分析
例11-6 观察对婴儿的不同喂养方式与婴儿腹泻之间的关系。 有腹泻
30
喂养方式
人工
无腹泻
10
合计
40
母乳 合计
17 47
25 35
42 82
H 0 : 喂养方式与腹泻无关( 两变量独立) (30 25 17 10) 2 82 9.98 P 0.005 40 42 47 35
310 426 540
3
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三、四格表资料 Fisher 确切概率法
–注意:确切概率法不属于χ2检验的范畴,但常 作为χ2检验应用上的补充。
例 研究某新药治疗原发性高血压的疗效,并用常规治疗药物作为对照组,结果见表
6.9,问新药疗效与对照组疗效有无差别? 表 6.9 某新药治疗原发性高血压的疗效 分 组 试验组 对照组 合 计 有效 20(a) 2(c) 22 无效 8(b) 6(d) 14 合计 28 8 36 有效率(%) 71.43 25.00 61.11
分析实例
1.建立检验假设和确立检验水准
– H0:新药组与对照组疗效相等,即 π1 = π2 – H1:新药组与对照组ห้องสมุดไป่ตู้效不等,即 π1 ≠ π2
2.计算概率和确定P值
– 本例n=a+b+c+d = 36 < 40,不满足χ2检验的应 用条件,宜采用四格表确切概率法。
方法原理
• 在四格表周边合计不变的条件下,在相应 的总体中进行抽样,四格表中出现各种排 列组合情况的概率
组别 正常胃粘膜 不典型增生 胃癌组织 合计 观测例数 25 25 50 100 阳性例数 7(15.250) 11(15.250) 43(30.500) 61 阴性例数 18(9.750) 14(9.750) 7(19.500) 39 阳性率(%) 28.0 44.0 86.0 61.0
注 :括号内为理论频数
概 述
卡方检验主要用于分类变量,它基本的原假 设是:
H0:行分类变量与列分类变量无关联 H1:行分类变量与列分类变量有关联
统计量
( Ai − Ti ) χ =∑ Ti i =1
2 P k
2
卡方检验
在H0为真时,实际观察数与理论数之差Ai-Ti 应该比较接近0。
2 ( A − T ) 2 i i = χ 由于检验统计量 P ∑ 服从自由度为 Ti i =1 k
A法
+ - 合计
B法
+ -
合计
56 (a) 21 (c) 77
35 (b) 28 (d) 63
91 49 140
方法原理
• 显然,本例对同一个个体有两次不同的测 量,从设计的角度上讲可以被理解为自身 配对设计 • 上述问题为:两种“处理”之差别分析
方法原理
• 注意
–考虑该例四格表中两处理阳性检出率是否相同 只要考虑四格表中的非对角元素的差异
注意事项
配对四格表卡方与成组设计卡方
由于配对设计的资料同一对观察结果间一般是非独 立的,而成组设计的资料一般可以认为是独立的, 所以配对四格表资料不能用成组设计的χ2或 Fisher检验的,而要用配对设计的χ2或配对设计 的直接计算概率法进行检验。
五、关联性分析
例:为了了解血型与胃溃疡、胃癌之间的关系 ,在某地 随机抽样得到下列资料,试问两者之间是否存在一定关 系? 血型与胃溃疡、胃癌之间的关系 血型 O型 A型
• 假设检验步骤如下:
– H0:两法总体阳性检出率无差别,即B = C – H1:两法总体阳性检出率有差别,即B ≠ C
方法原理
根据 H0 得 b、 c 两格的理论数均为 Tb = Tc = (b+c)/2, 对 应的配对检验统计量为:
2 b c ( − ) χ2 = , b+c
ν =1
一般在 b + c < 40 时,采用确切概率法。
自由度
ν = ( 4 − 1) × (3 − 1) = 6
分析步骤
• 确定P值,下结论
2 2 2 χ > χ χ = 12 . 59 P < 0.05 查附表8, , 0.05 ,6 , ,按0.05水 0.05 ,6
准不能拒绝原假设,可以认为血型与胃溃 疡、胃癌之间有关联性。
注意的问题
1.多重比较:多个独立样本率(构成比) 2 2 χ ≥ χ P ≤ α 而拒绝 H 0 时,仅说 α ,ν , 比较,当 明总体率(构成比)间总的而言有差别, 若要了解每两个组的率(构成比)差别情 况,还需进行多重比较。
–本例中P值=P(0)+ P(6)+P(7)+P(8)=0.0361<0.05
第三节
多个独立样本行×列表资料的假设检验
R×C 列联表资料 卡方检验
例 11-5 为探讨埃兹蛋白(Ezrin)在胃癌组织中的表达情况,采用免疫组化法检测 50 例胃 癌组织、25 例胃粘膜不典型增生和 25 例正常胃粘膜中 Ezrin 的表达,结果见表 11-9。问不同 胃组织 Ezrin 表达阳性率是否相同? 表 11-9 Ezrin 在不同胃组织中的表达
对于四格表资料来说还有专门的计算公式:
2 ( ad − bc ) n 2 χ = ( a + b)(c + d )(a + c)(b + d )
1. 适用条件 当n≥40,且所有理论频数T≥5时 ; 当n≥40,但有1≤T<5时 ; 当n<40,或有T<1时 ; 当 P≈ α 时 ; 2. 校正公式: 卡方连续性校正公式 四格表专用校正公式
B型 胃溃疡 胃癌 正常 合计
AB型 合计
1 980 1 340 300 360 3 980
20 18 10 12 60
250 000 210 000 150 000 140 000 750 000
252 000 211 358 150 310 140 372 754 040
分析步骤
• 建立检验假设,确定检验水准
对于 R×C 列联表来说,计算公式为
2 ( A − T ) 2 χ =∑ υ , =(行数-1) (列数-1) T
n R nC 由于 T = n ,将该式代入上式,可得到 R×C 列联表
展开后的计算公式:
2 ⎛ ⎞ A 2 χ = n⎜ ⎜ ∑ n n − 1⎟ ⎟, R C ⎝ ⎠
υ =(行数-1) (列数-1)
表11-3 试验组与对照组疗效 组别 试验组 对照组 合计 有效 116 82 198 无效 4 35 39 合计 120 117 237 有效率(%) 96.67 70.09 83.54
卡方检验的统计量为 χ ,计算公式如下:
2
2 A T ( − ) χ2 = ∑ , υ =(行数-1) (列数-1) T
第四节
配对设计两样本率比较的卡方检验
方法原理
例 用A、B两种方法检查已确诊的乳腺癌患者140 名,A法检出91名(65%),B法检出77名(55%),A、 B两法一致的检出56名(40%),问哪种方法阳性检 出率更高?
方法原理
例 用A、B两种方法检查已确诊的乳腺癌患者140 名,A法检出91名(65%),B法检出77名(55%),A、 B两法一致的检出56名(40%),问哪种方法阳性检 出率更高?
(行数-1)(列数-1)的卡方分布。 故在H0为真时,当 χ
2 P
> χα ,v
2
,拒绝H0。
第二节
两独立样本的四格表资料的假设检验
一、两独立样本四格表资料卡方检验
例11-2 某研究小组为研究慢支口服液II号对慢性支气管炎治疗效果,以口服消咳喘为对 照进行了临床试验,试验组120人、对照组117人(两组受试者病程、病情等均衡),疗程 2周,两组治疗后有效的患者分别为116人、82人。问慢支口服液II号与消咳喘治疗慢性支 气管炎的疗效是否相同?
–H 0:血型与胃溃疡、胃癌之间没有关联性 –H 1 :血型与胃溃疡、胃癌之间有关联性
α = 0.05
2 χ • 求出统计量 值和自由度
2 2
ν
A × (列数 − 1 ) χ = n( ∑ − 1) ν = (行数 − 1) n R nC
分析步骤
2 A 2 χ − 1) = 870.33 经计算,有 = n(∑ nR nC
组别 中西医结合组 西医组 有效 92(88.973) 85(88.027) 无效 2(5.027) 8(4.973) 合计 94 93 有效率(%) 97.87 91.40
注 :括号内为理论频数
连续性校正公式:
( A − T − 0.5) 2 T
χ2 = ∑
;
n 2 ( ad − bc − ) n 2 χ2 = (a + b)(c + d )(a + c)(b + d )
–本例即28、8、22、14保持不变的条件下,若 H0成立,计算出现各种四格表的概率
(a + b)!(c + d )!(a + c)!(b + d )! P= a!b!c!d !n!
方法原理
表 6.10 在四格表(表 6.9)周边合计不变的条件下,π1=π2 时的概率分布计算 d P(d) 0 1 2 3 4 5 6
无序分类资料的统计分析
卫生统计学教研室 武振宇
zyw@
1. 无序分类资料的统计分析
在实际应用中,无序分类资料也是一种常 见的数据类型。比较变量之间不同水平下的频 数分布是否相同,常用卡方检验。 此外,卡方检验还可应用到拟合优度、 分析行变量与列变量之间是否独立性或一定的 相关性等。
*
7
8
0.0106 0.0789 0.2244 0.3168 0.2420 0.1019 0.0229 0.0025 0.0001
累计概率 0.0106 0.0895 0.3138 0.6306 0.8726 0.9745 0.9974 0.9999 1.0000
*
本例现有样本情况 d=6。
• 然后将其中小于等于现有样本概率的概率值相 加,即为P值:
二、两独立样本四格表资料连续性校正
例11-3 为评价中西结合治疗抑郁发作的疗效。将187例患者随机分为2组, 两组患者均选用阿咪替林西医综合治疗,中西医结合组在上述治疗的同时, 再配合中医辨证治疗,根据中医辨证分型采用不同的方剂,治疗结果见表 11-5,问两种治疗方案的疗效有无差别? 表11-5 试验组与对照组疗效