第18章-Logistic回归思考与练习参考答案
第18章 Logistic回归案例辨析及参考答案
第18章 Logistic 回归 案例辨析及参考答案案例18-1 一项前瞻性队列研究中，欲研究某疾病与甲、乙两因素的关系，数据见教材表18-13。
教材表18-13 某前瞻性队列研究中疾病与甲、乙两因素的关系 乙 因 素 甲 因 素 发 病 未发病 合计（2X ）（1X ） （Y =1） （Y =0） 暴露（2X =1）暴露（1X =1）150250400未暴露（1X =0） 250 150 400 未暴露（2X =0）暴露（1X =1）400150550未暴露（1X =0）200450650疾病发病与否是因变量Y （发病赋值1，未发病赋值0），甲、乙两个因素为两个自变量1X 和2X ，采用logistic 回归研究疾病与甲、乙两个因素的关系。
（1） 单变量模型 分析结果提示：疾病与甲因素有联系（回归系数Wald 检验2χ＝44.766，P <0.001）；疾病与乙因素没有联系（回归系数Wald 检验2χ＝0.000，P ＝1.000）。
（2）主效应模型 将甲、乙两个因素同时纳入模型，拟合结果见教材表18-14。
提示疾病与甲因素有联系，与乙因素的联系仍然没有统计学意义。
与单变量拟合结果比较，纳入乙因素后，甲因素的优势比只有微小改变。
研究者据此得出结论：疾病与甲因素有联系，疾病与乙因素没有联系，乙因素也不是混杂因素。
教材表18-14 按照模型22110it log X X βββπ++=拟合结果变 量 b SE Wald df Pexp(b ) 1X 0.607 0.091 44.838 1 ＜0.001 1.835 2X -0.026 0.092 0.077 1 0.781 0.975 Constant-0.2780.07215.0761＜0.0010.757（3）有交互效应的模型 根据专业知识判断，甲、乙两因素间可能存在交互效应，选用有交互效应的全模型，拟合结果见教材表18-15。
结果提示：疾病与甲因素有联系，疾病与乙因素也有联系，甲、乙两因素间还有交互效应。
机器学习基础智慧树知到答案章节测试2023年太原理工大学
第一章测试1.样本是连续型数据且有标签，我们采用（）进行机器学习。
A:嵌入算法B:聚类算法C:分类算法D:回归算法答案:D2.在机器学习中，样本常被分成（）。
A:训练集B:其它选项都有C:测试集D:评估集答案:B3.机器学习算法需要显示编程，具备归纳、总结等自学习能力。
（）A:错B:对答案:A4.机器学习和人工智能、深度学习是一个概念，都是指机器模仿人类推理、学习能力。
（）A:错B:对答案:A5.特征工程非常重要，在采用机器学习算法前，首先需要利用特征工程确定样本属性。
（）A:错B:对答案:B第二章测试1.K近邻算法认为距离越近的相似度越高。
（）A:对B:错答案:A2.K近邻算法中数据可以不做归一化，因为是否归一化对结果影响不大。
（）A:错B:对答案:A3.K近邻算法中采用不同的距离公式对于结果没有影响。
（）A:错答案:A4.在上面图中，K=5，绿色样本的类别是（）。
A:红色三角形B:蓝色正方形C:不能确定D:绿色圆形答案:B5.在K近邻算法中，K的选择是（）？A:越大越好B:与样本有关C:其它都不正确D:越小越好答案:B第三章测试1.下列（）中两个变量之间的关系是线性的。
A:猫的皮毛颜色和体重B:人的工作环境和健康状况C:重力和质量D:女儿的身高和父亲的体重答案:C2.下列说法不正确的是（）。
A:线性回归模型也可以解决线性不可分的情况B:回归用于预测输入变量和输出变量之间的关系C:回归就是数据拟合D:回归分析就是研究两个事物的相关性答案:C3.从某大学随机选择8名女大学生，其身高x(cm)和体重y(kg)的回归方程是y=0.849x-85.712，则身高172cm的女大学生，预测体重为（）。
A:60.316kgB:大于60.316kgC:小于60.316kgD:其它都不正确答案:Asso中采用的是L2正则化。
（）A:错B:对答案:A5.线性回归中加入正则化可以降低过拟合。
（）A:错答案:B第四章测试1.以下说法正确的是（）。
第19章 生存分析思考与练习参考答案
第19章生存分析思考与练习参考答案一、最佳选择题1. 下列有关生存时间的定义中正确的是（ E ）。
A．流行病学研究中，从开始接触某危险因素至某病发病所经历的时间B．乳腺增生症妇女治疗后阳性体征消失至首次复发的时间C．肺癌患者从手术治疗开始到死亡的时间D．急性白血病患者从治疗开始到缓解的时间E．以上均正确2. 教材表19-18表是急性白血病患者药物诱导后缓解至首次复发的随访记录。
教材表19-18 急性白血病患者药物诱导后缓解至首次复发的随访记录编号缓解日期终止观察日期结局生存时间/天1 2000.04.01 2000.09.06 复发1582 2001.11.05 2002.02.05 死亡913 2000.07.15 2000.12.10 复发1474 2001.05.20 2001.08.25 失访965 2002.09.03 2002.12.31 缓解119……………生存时间属删失数据的有（C）。
A．1号和3号B．1号和2号C．2号、4号和5号D．2号、3号和4号E．1号、2号和3号3. 下列有关log-rank检验的描述中正确的是（A）。
A．log-rank检验是各组生存率的整体比较B．log-rank检验是各组生存率某时间点的比较C．log-rank检验属生存曲线比较的参数法D．log-rank检验中，各组实际死亡数必等于理论死亡数E．log-rank检验的自由度为14. Log-rank检验与Breslow检验相比，（ B ）。
A．log-rank检验对组间死亡近期差异敏感B．log-rank检验对组间死亡远期差异敏感C．Breslow检验对组间死亡远期差异敏感D．两者对组间死亡远期差异同样敏感E．两者对组间死亡近期差异同样敏感5. Cox回归模型要求两个不同个体在不同时刻t的风险函数之比（D）。
A．随时间增加而增加B．随时间增加而减小C．开始随时间增加而增加，后来随时间增加而减小D．不随时间改变E．视具体情况而定二、思考题1. 生存分析的主要用途及其统计学方法有哪些？答：生存分析在生物医学领域主要解决如下问题。
13.Logistc回归分析
Wald检验的统计量为
z b0 Sb
2 ( b )2 Sb
v 1
可以证明,在 H0成立的条件下,如果样本量较大, z近似地服从标准正态分布 N(0, 1) , 2 近似地 服从自由度为1的 2 分布。
(二)回归系数的区间估计 当样本含量较大时, 已知总体回归系数 的抽样分布近似地服从正态分布, 根据正态分布理论,总
n
1 1 Yi
[1 e ] [1 1 e ] i1
(
0
1
X 1i
...
P
X
i p
)
1Yi
(
0
1
X 1i
...
P
X
i p
)
称为似然函数(1ikelihood function),记为 。 L(0, 1,..., p )
ln L(0 , 1,..., p )
体回归系数β 的(1-α )置信区间为 ,则OR 的估计值为 eb ,(1- α) 置信区间为
e(b z / 2Sb )
例l8-2 针对例l8-1资料,建立 与 关系的1ogistic回归方程,并对大肠癌患者5年生存状态进行预 测。
本例因 (Dure's分期)为无序多分类变量资料,以最高值为参照水平,产生3个哑变量(表18-2),故 最终方程中自变量数增至9个。基于SAS的输出结果如表18-3 所示 。
由于因变量 Y为二分类变量, 不满足线性回归分析条件, 首先对π进行数据变换:
logit（） ln（ ） ln（Odds） 1
这个变换将取值在0-1间的 π 值转换为值域在(- ∞ ,+ ∞ )的 logit（）值
数据挖掘 逻辑回归例题及解析
数据挖掘逻辑回归例题及解析《数据挖掘：逻辑回归例题及解析》在数据挖掘领域中，逻辑回归是一种常用的分类算法，它能够对数据进行分类和预测，并在实际问题中具有广泛的应用。
本文将从简单到复杂，由浅入深地讨论逻辑回归的相关概念和例题解析，以便读者能够更深入地理解这一主题。
1. 什么是逻辑回归？逻辑回归是一种统计学习方法，用于解决分类问题。
它的基本思想是通过一个或多个自变量的线性组合来估计因变量的概率。
在逻辑回归中，因变量通常是二分类的，即只有两种可能的取值。
逻辑回归的输出结果是一个介于0和1之间的概率值，表示属于某一类别的概率。
2. 逻辑回归的模型表示逻辑回归模型可以用以下数学公式表示：\[P(Y=1|X) = \frac{1}{1+e^{-(\beta_0+\beta_1X_1+...+\beta_pX_p)}}\]\[P(Y=0|X) = 1 - P(Y=1|X)\]其中，P(Y=1|X)表示在给定自变量X的条件下因变量Y取值为1的概率，\(\beta_0,\beta_1,...,\beta_p\)是模型的参数，X是自变量。
3. 逻辑回归的例题解析假设我们有一个数据集，包含了学生的考试成绩和是否通过考试的标记。
我们希望通过学生的考试成绩来预测他们是否会通过考试。
我们需要对数据进行预处理和特征工程，然后利用逻辑回归模型进行训练和预测。
我们需要对模型进行评估和优化，以确保模型的性能和泛化能力。
4. 个人观点和理解在我的观点看来，逻辑回归作为一种简单而有效的分类算法，具有较强的解释性和适应性，能够很好地处理二分类问题。
在实际的数据挖掘应用中，逻辑回归常常与其他机器学习算法相结合，以提高模型的准确性和稳定性。
逻辑回归也有一些局限性，比如对特征之间的相关性较为敏感，需要进行特征选择和特征工程来提高模型的表现。
在本文中，我们从逻辑回归的基本概念出发，逐步探讨了其模型表示和例题解析，并共享了我个人对逻辑回归的观点和理解。
第18章 Logistic回归思考与练习参考答案
第18章 Logistic 回归 思考与练习参考答案一、最佳选择题1. Logistic 回归与多重线性回归比较，（ A ）。
A ．logistic 回归的因变量为二分类变量 B ．多重线性回归的因变量为二分类变量C ．logistic 回归和多重线性回归的因变量都可为二分类变量D ．logistic 回归的自变量必须是二分类变量E ．多重线性回归的自变量必须是二分类变量 2. Logistic 回归适用于因变量为（ E ）。
A ．二分类变量B ．多分类有序变量C ．多分类无序变量D ．连续型定量变量E ．A 、B 、C 均可 3. Logistic 回归系数与优势比OR 的关系为（ E ）。
A ．>β0等价于OR ＞1B ．>β0等价于OR ＜1C ．β＝0等价于OR ＝1D ．β＜0等价于OR ＜1E ．A 、C 、D 均正确 4. Logistic 回归可用于（ E ）。
Ａ．影响因素分析 B ．校正混杂因素 C ．预测 D ．仅有A 和C E ．A 、B 、C 均可5. Logistic 回归中自变量如为多分类变量，宜将其按哑变量处理，与其他变量进行变量筛选时可用（ D ）。
A ．软件自动筛选的前进法B ．软件自动筛选的后退法C ．软件自动筛选的逐步法D ．应将几个哑变量作为一个因素，整体进出回归方程E ．A 、B 、C 均可二、思考题1. 为研究低龄青少年吸烟的外在因素，研究者采用整群抽样，在某中心城区和远城区的初中学校，各选择初一年级一个班的全部学生进行调查，并用logistic 回归方程筛选影响因素。
试问上述问题采用logistic 回归是否妥当？答：上述问题采用logistic回归不妥当，因为logistic回归中参数的极大似然估计要求样本结局事件相互独立，而研究的问题中低龄青少年吸烟行为不独立。
2. 分类变量赋值不同对logistic回归有何影响? 分析结果一致吗？答：（1）若因变量交换赋值，两个logistic回归方程的参数估计绝对值相等，符号相反；优势比互为倒数，含义有所区别，实质意义一样；模型拟合检验与回归系数的假设检验结果相同。
医学统计学知到章节答案智慧树2023年湖南中医药大学
医学统计学知到章节测试答案智慧树2023年最新湖南中医药大学第一章测试1.参数是指总体的统计指标。
（）参考答案:对2.概率的取值范围为[-1,1]。
（）参考答案:错3.统计学中资料类型包括（）参考答案:等级资料;计数资料;计量资料4.医学统计学的研究内容包括研究设计和研究分析两个方面。
（）参考答案:对5.样本应该对总体具有代表性。
（）参考答案:对第二章测试1.抽样单位的数目越大，抽样误差越大。
（）参考答案:错2.以下不属于概率抽样的是（）参考答案:雪球抽样3.整群抽样的优点（）参考答案:易于理解，简单易行4.概率抽样主要包括简单随机抽样、分层抽样、系统抽样、整群抽样和便利抽样。
（）参考答案:错5.进行分层抽样时要求（）参考答案:各群内差异越小越好第三章测试1.在正态性检验中，P＞0.05时可认为资料服从正态分布。
（）参考答案:对2.在两样本均数比较的t检验中，无效假设是（）参考答案:两总体均数相等3.在两样本率比较的卡方检验中，无效假设是（）参考答案:两总体率相等4.配对设计资料，若满足正态性和方差齐性。
要对两样本均数的差别作比较，可选择（）参考答案:配对t检验5.用最小二乘法确定直线回归方程的原则是各观测点距直线纵向距离平方和最小。
（）参考答案:对第四章测试1.定量数据即计量资料（）参考答案:对2.定量数据的统计描述包括集中趋势、离散趋势和频数分布特征。
（）参考答案:对3.定量数据的总体均数的估计只有点估计这一种方法。
（）参考答案:错4.定性数据是指计数资料。
（）参考答案:错5.动态数列是以系统按照时间顺序排列起来的统计指标。
（）参考答案:对第五章测试1.单个样本t检验要求样本所代表的总体服从正态分布、（）参考答案:对2.配对t检验要求差值d服从正态分布。
（）参考答案:对3.Wilcoxon符号秩和检验属于非参数检验。
（）参考答案:对4.配对设计可以用于控制研究误差。
（）参考答案:对5.配对t检验中，P＜0.05时说明两处理组差异无统计学意义。
多元线性回归参考答案
多元线性回归参考答案多元线性回归是统计学中一种常用的数据分析方法，它可以用来建立多个自变量与一个因变量之间的关系模型。
在实际应用中，多元线性回归被广泛用于预测、预测和解释变量之间的关系。
本文将介绍多元线性回归的基本概念、模型建立和解释结果的方法。
多元线性回归的基本概念是建立一个线性方程，其中有多个自变量和一个因变量。
方程的形式可以表示为：Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βnXn + ε其中，Y表示因变量，X1、X2、...、Xn表示自变量，β0、β1、β2、...、βn表示回归系数，ε表示误差项。
回归系数表示自变量对因变量的影响程度，而误差项则表示模型无法解释的部分。
在建立多元线性回归模型之前，需要满足一些前提条件。
首先，自变量之间应该是线性关系，即自变量与因变量之间的关系可以用一条直线来表示。
其次，误差项应该是独立同分布的，并且服从正态分布。
最后，自变量之间不应该存在多重共线性，即自变量之间不应该有高度相关性。
建立多元线性回归模型的方法有很多，其中最常用的是最小二乘法。
最小二乘法的思想是通过最小化实际观测值与模型预测值之间的残差平方和来确定回归系数的估计值。
具体而言，通过求解最小化目标函数来得到回归系数的估计值。
目标函数可以表示为：min Σ(yi - (β0 + β1xi1 + β2xi2 + ... + βnxin))^2其中，yi表示第i个观测值的因变量的值，xi1、xi2、...、xin表示第i个观测值的自变量的值，β0、β1、β2、...、βn表示回归系数的估计值。
在得到回归系数的估计值之后，我们可以进行模型的解释和预测。
模型的解释可以通过回归系数的显著性检验来进行。
显著性检验可以判断回归系数是否与因变量存在显著的关联。
常用的显著性检验方法包括t检验和F检验。
t检验用于检验单个回归系数是否显著，而F检验用于检验整个模型是否显著。
模型的预测可以通过将自变量的值代入回归方程来进行。
实习10 多变量线性回归与logistic回归
实习10多变量线性回归与logistic回归1.多变量线性回归是分析（）关系的一种统计分析方法。
［单选题］*A.一个因变量与一个自变量B.一个因变量与多个自变量（正确答案）C.多个因变量与一个自变量D.以上都不对2.多变量线性回归模型的应用需要考虑以下哪些条件（）。
［单选题］*A.正态性B.独立性C.方差齐D.以上都是（正确答案）3.多变量回归的一个分支，因变量是一个分类变量。
如果分类变量恰好有两个类别，则分析称为（）［单选题］*A.二项Logistic回归（正确答案）B.多变量线性回归C.简单线性回归D.以上都不对4.Logistic回归中自变量的类型不包含什么？（）［单选题］*A.有序变量B.二分类变量C.无序多分类D.连续型变量（正确答案）5.Logistic回归可用于（）。
［单选题］*A.影响因素分析B.校正混杂因素C.预测事件概率D.ABC均可（正确答案）6.以下哪个选项是正确的?（）［单选题］*A.线性回归误差值必须呈正态分布，但如果是Logistic回归则不然。
（正确答案）B.Logistic回归误差值必须呈正态分布，但在线性回归则不然。
C.线性回归和Logistic回归误差值都必须呈正态分布。
D.线性回归和Logistic回归误差值都不能呈正态分布。
7.Logistic回归中不能以原始变量进入模型的自变量类型是什么？（）［单选题］*A.有序变量8.二分类变量C.无序多分类（正确答案）D.连续型变量8.预测学生在不同学习时数后的考试中通过还是不通过可以使用（）回归模型。
［单选题］*A.线性回归模型8.二项logistic（正确答案）C.等级logistic回归D.多项logistic回归9.多变量线性回归中，某因素标准化偏回归系数越大，说明（）［单选题］*A.该因素对因变量的影响越小B.该因素对因变量的影响越大（正确答案）C.该因素每改变一个单位，因变量改变的单位越大D.该因素每改变一个单位，因变量改变的单位越小10.在Logistic回归模型中，偏回归系数的指数Ex伏）表示（）。
logistic回归分析.
取 “-”，则xj增大，则xj 增大，则P减小， 即抑制阳性结果的发生，为“保护因素”。
（2）大小 ：∣ j1 ∣越大，则xj 对结果的影响也就越大。
Logistic回归分析
3.OR值的计算和意义
影响因素由X▲ 变化到X* 时，有 :
m
ln OR
ˆ
j
(
x
*
j
x
j
)
j 1
（1）对多指标的共同效应进行评价：
m
ˆ ˆ j x*j
OR
p* / q* p / q
e j1
m
ˆ
ˆ
j
x
j
e j1
m
ˆ
j
(
x*j
x
j
)
OR e j1
若OR&水平，
即“不利因素”占主导地位；
若OR<1，则处于X*水平下的阳性结果发生风险要低于X▲水平，
Logistic回归分析
数学模型：
e 1X1 2 X 2 m X m p 1 e 1X1 2 X 2 m X m
Logistic回归分析
一、基本思想
用模型去描述实际资料时，须使 得理论结果与实际结果尽可能的一致。
Logistic回归分析
二、基本原理
Logistic回归分析
三、基本方法
最大似然函数法
四、参数解释
1. 偏回归系数j 的意义
与指标的计量单位有关，从而无实际 的解释意义。
Logistic回归分析
消除xj量纲的影响
2.标准化偏回归系数j1的意义
xij
xij x sj
j
（1）符号：取 “+”，则xj 增大，则P增大，即促进阳性 结果的发生，为“不利因素”；
多元logistic回归实习题
.多元logistic回归1. 下面是子宫内膜癌的病例对照研究数据，暴露因素是雌激素。
分组使用过雌激素未使用过雌激素病例组55（a）128（b）对照组19（c）164（d）问题：使用过雌激素是否是子宫内膜癌的危险因素？危险强度为多少？2. 为了探讨糖尿病与血压、血脂等因素的关系，研究者对56例糖尿病病人和65例对照者进行病例-对照研究，收集了性别、年龄、学历、体重指数、家族史、吸烟、血压、总胆固醇、甘油三脂、高密度脂蛋白、低密度脂蛋白11个因素的资料，各因素的观察结果见下表。
问题：糖尿病的相关因素有哪些？如何解释相关因素的作用大小？如何评价模型优劣？因素变量名赋值性别X1男=1，女=2年龄X2学历X3小学以下=1，小学=2，初中=3，高中=4，大专及以上=5体重指数X4<24=1，24~<26=2，26~=3 家族史X5无=1，有=2吸烟X6不吸=1 吸=2血压X7正常=1, 高=2总胆固醇X8甘油三脂X9高密度脂蛋白X10低密度脂蛋白X11糖尿病Y 对照=0，病例=1编号性别年龄学历体重指数家族史吸烟血压总胆固醇甘油三脂高密度脂蛋白低密度脂蛋白糖尿病1 1 602 2 1 1 1 4.30 1.50 1.24 2.30 02 1 483 2 1 1 1 4.60 1.32 1.15 2.30 03 2 63 2 1 1 1 2 4.60 1.15 1.15 2.30 04 1 68 3 2 2 1 1 4.15 1.43 1.07 3.21 05 1 45 2 1 2 1 1 3.42 1.22 0.63 2.30 06 1 45 3 3 2 1 1 4.16 0.96 0.98 2.65 07 1 59 2 1 1 1 1 4.32 1.02 1.05 3.49 08 1 68 3 3 1 1 1 3.80 1.42 2.86 0.85 09 2 63 2 2 1 1 1 3.87 1.55 2.44 0.81 010 2 58 2 2 1 1 1 5.42 0.87 4.46 3.14 011 1 44 2 2 2 1 2 4.35 1.01 5.13 2.20 012 1 46 3 1 1 2 1 3.42 1.26 1.40 0.28 013 2 62 1 2 1 1 2 3.18 1.38 1.67 0.48 014 2 65 1 2 1 1 1 3.30 0.85 1.92 0.69 015 2 58 2 1 1 1 2 4.41 1.05 2.97 1.79 017 1 69 1 1 1 2 1 5.09 1.50 3.29 0.75 018 2 55 2 1 1 1 2 3.98 1.41 0.66 4.25 019 2 66 1 2 1 1 1 4.27 1.35 2.30 1.05 020 1 47 2 1 2 1 1 4.19 1.24 2.49 1.65 021 2 47 3 2 2 1 1 4.19 1.04 2.43 1.02 022 2 64 2 2 2 1 1 4.47 1.60 3.01 0.95 023 2 63 1 2 1 1 1 4.23 1.50 4.04 1.14 024 1 64 1 1 1 2 1 4.16 1.44 1.63 1.95 025 1 70 2 2 1 2 1 4.77 1.08 1.79 2.69 026 1 48 1 2 1 1 1 3.78 1.00 1.19 2.63 027 2 64 2 1 1 1 1 5.20 1.56 1.21 1.28 028 1 47 2 2 2 1 2 4.25 1.06 3.34 0.94 029 2 54 4 2 1 1 2 3.56 1.35 1.24 0.88 030 2 57 1 2 1 1 1 4.80 1.26 3.19 0.93 031 1 45 2 2 1 1 1 4.65 0.92 2.99 0.79 032 1 62 2 2 1 1 2 4.23 1.15 3.28 1.07 033 1 52 1 2 2 1 2 3.70 0.85 2.55 2.97 034 2 50 2 2 1 1 1 4.11 1.23 2.54 1.67 035 2 50 2 3 2 2 1 3.85 1.35 2.34 1.09 036 1 58 3 1 1 1 1 3.01 1.08 1.86 1.14 037 1 54 3 2 1 2 1 3.02 1.23 1.55 0.40 038 1 60 1 3 2 1 1 4.16 1.02 2.46 0.80 039 2 60 2 1 1 1 2 5.12 1.31 3.50 1.11 040 2 63 3 1 1 1 1 4.30 1.40 2.80 0.97 041 1 65 2 2 2 1 1 3.67 0.72 2.29 0.66 042 1 37 3 2 1 1 1 5.46 1.45 3.56 0.94 043 2 52 2 2 1 1 2 4.35 1.13 3.86 1.11 044 2 46 1 3 1 1 1 3.60 0.87 2.27 1.00 045 2 63 1 2 2 1 2 3.16 0.68 2.30 1.23 046 2 63 2 2 2 1 2 3.82 1.36 1.98 1.18 047 2 60 3 2 2 1 1 4.63 1.28 2.46 0.33 048 1 58 2 2 1 1 2 4.05 0.85 2.60 0.77 049 2 65 3 1 1 1 2 3.80 1.42 1.85 0.79 050 1 43 2 2 2 1 1 4.98 1.48 5.07 1.03 051 1 58 1 2 2 2 1 5.04 1.13 3.77 0.77 052 2 61 4 2 1 1 1 3.53 0.74 1.66 0.55 053 1 46 4 2 1 1 2 3.50 1.53 1.94 0.44 054 1 58 2 2 2 1 1 4.83 0.83 2.82 0.96 055 2 54 4 2 1 1 1 2.88 1.04 1.58 0.55 056 2 45 1 2 2 1 1 3.31 1.69 1.63 0.72 057 2 38 2 2 1 1 2 4.13 1.38 3.92 1.26 058 2 22 5 3 2 2 1 3.66 0.73 0.71 0.53 059 1 44 1 3 1 2 2 4.15 1.31 1.90 0.73 060 1 49 3 3 1 1 2 4.21 1.59 2.49 1.02 061 2 49 2 3 1 1 2 3.97 1.34 4.10 1.10 063 1 44 3 3 2 1 1 4.46 1.33 2.86 0.27 064 1 48 1 1 1 2 1 4.06 1.54 2.35 0.80 065 1 48 2 2 1 1 1 4.33 1.60 4.81 1.17 066 2 51 2 3 1 1 1 2.75 1.10 0.84 1.59 167 2 60 1 3 1 1 2 4.50 1.22 0.74 3.27 168 1 67 1 2 1 2 1 2.70 1.00 0.96 0.80 169 1 48 1 3 1 2 1 3.54 0.63 1.21 1.90 170 2 58 2 2 2 2 1 3.09 0.82 2.05 2.50 171 2 41 1 2 2 2 1 5.12 0.71 1.38 2.61 172 1 52 1 3 1 2 1 4.81 1.66 0.75 3.29 173 2 54 1 2 1 1 1 4.93 1.43 0.61 3.12 174 1 60 2 2 2 2 2 4.38 1.56 1.93 3.71 175 1 67 2 3 1 1 2 3.61 1.14 1.17 2.60 176 2 43 1 3 2 2 2 4.23 1.34 1.26 3.06 177 1 61 1 2 1 1 2 4.97 1.32 1.05 0.45 178 2 52 1 2 2 1 2 4.42 1.31 1.24 2.30 179 1 60 1 2 2 2 2 4.80 1.65 0.85 2.92 180 1 50 1 2 1 2 2 4.44 1.49 1.20 2.91 181 2 45 1 2 1 2 2 4.83 1.66 1.04 0.96 182 2 45 3 3 1 2 1 5.68 1.43 1.44 1.44 183 2 60 1 3 2 1 1 5.85 2.57 1.39 3.03 184 2 34 1 3 1 2 2 4.69 2.04 1.12 2.86 185 2 54 1 2 2 2 1 4.30 3.10 0.75 2.05 186 2 58 2 3 1 2 2 4.67 1.76 2.29 0.84 187 2 61 1 2 2 2 2 4.91 2.56 2.37 0.86 188 1 53 1 3 2 2 2 3.44 0.74 2.77 0.78 189 1 46 1 2 2 1 2 3.95 1.65 1.18 2.04 190 2 72 1 1 1 2 2 3.86 1.32 1.19 2.30 191 1 58 2 2 1 2 2 3.68 0.97 1.31 1.97 192 2 50 1 3 2 2 2 5.17 4.31 2.54 1.63 193 2 60 2 2 2 1 2 4.07 2.45 2.42 1.19 194 2 55 1 3 2 2 2 3.38 1.15 2.68 0.49 195 2 34 1 3 1 2 2 4.75 2.45 2.51 0.32 196 2 64 2 2 2 2 2 3.89 1.29 1.93 0.61 197 2 62 1 2 1 2 1 5.73 1.72 4.41 0.66 198 1 65 3 3 2 2 1 3.68 0.97 1.97 0.61 199 1 43 2 1 2 2 2 3.57 1.17 2.82 1.08 1 100 2 52 1 3 1 2 2 5.50 1.79 3.95 1.40 1 101 2 61 1 2 2 2 1 3.82 6.47 2.67 1.11 1 102 2 53 1 3 2 2 2 3.08 1.39 2.28 1.12 1 103 1 64 1 3 2 1 2 3.87 1.19 1.72 0.35 1 104 1 38 1 2 2 1 1 9.47 2.38 2.26 0.86 1 105 2 60 1 3 1 1 1 3.06 1.03 2.07 0.67 1 106 2 44 1 2 2 2 2 4.17 0.94 2.21 0.83 1 107 1 62 1 2 1 2 1 6.79 2.65 3.82 0.68 1108 2 60 1 2 2 2 2 3.03 0.89 2.14 0.90 1 109 2 55 4 2 2 2 2 4.51 1.24 2.98 0.87 1 110 1 60 2 2 2 2 1 4.98 1.97 3.31 0.99 1 111 2 65 1 2 1 1 1 5.01 2.59 3.28 1.02 1 112 1 63 1 2 2 1 1 4.28 1.69 3.01 0.60 1 113 1 67 1 1 2 1 2 4.02 0.93 2.76 0.74 1 114 1 42 1 2 2 2 1 5.12 1.58 4.05 1.36 1 115 1 60 1 3 1 2 1 3.58 1.51 2.12 1.43 1 116 1 57 1 2 2 2 2 5.48 1.77 3.76 1.02 1 117 1 69 3 2 1 1 1 4.81 1.73 2.95 0.86 1 118 1 62 1 2 2 2 1 5.72 1.24 3.50 0.96 1 119 1 55 4 2 2 2 2 4.71 1.20 2.92 0.88 1 120 1 67 5 2 2 2 1 5.41 1.30 2.99 1.08 1 121 1 65 1 2 2 2 1 4.10 1.10 1.72 0.73 13. 研究人员对使用雌激素与子宫内膜癌发病间的关系进行了1 ：1配对的病例-对照研究。
生存分析思考与练习参考答案
第19章生存分析思考与练习参考答案一、最佳选择题1. 下列有关生存时间的定义中正确的是（ E ）。
A．流行病学研究中，从开始接触某危险因素至某病发病所经历的时间B．乳腺增生症妇女治疗后阳性体征消失至首次复发的时间C．肺癌患者从手术治疗开始到死亡的时间D．急性白血病患者从治疗开始到缓解的时间E．以上均正确2. 教材表19-18表是急性白血病患者药物诱导后缓解至首次复发的随访记录。
教材表19-18 急性白血病患者药物诱导后缓解至首次复发的随访记录编号缓解日期终止观察日期结局生存时间/天1 复发1582 死亡913 复发1474 失访965 缓解119……………生存时间属删失数据的有（C）。
A．1号和3号B．1号和2号C．2号、4号和5号D．2号、3号和4号E．1号、2号和3号3. 下列有关log-rank检验的描述中正确的是（A）。
A．log-rank检验是各组生存率的整体比较B．log-rank检验是各组生存率某时间点的比较C．log-rank检验属生存曲线比较的参数法D．log-rank检验中，各组实际死亡数必等于理论死亡数E．log-rank检验的自由度为14. Log-rank检验与Breslow检验相比，（ B ）。
A．log-rank检验对组间死亡近期差异敏感B．log-rank检验对组间死亡远期差异敏感C．Breslow检验对组间死亡远期差异敏感D．两者对组间死亡远期差异同样敏感E．两者对组间死亡近期差异同样敏感5. Cox回归模型要求两个不同个体在不同时刻t的风险函数之比（D）。
A．随时间增加而增加B．随时间增加而减小C．开始随时间增加而增加，后来随时间增加而减小D．不随时间改变E．视具体情况而定二、思考题1. 生存分析的主要用途及其统计学方法有哪些？答：生存分析在生物医学领域主要解决如下问题。
估计：即根据一组生存数据估计它们所来自的总体的生存率及其他一些有关指标。
如根据白血病化疗后的缓解时间资料，估计不同时间的缓解率、缓解率曲线以及半数生存期。
回归分析参考答案
回归分析参考答案回归分析参考答案回归分析是一种常用的统计方法，用于研究变量之间的关系。
它可以帮助我们理解和预测变量之间的依赖关系，并且在实际应用中具有广泛的应用场景。
本文将介绍回归分析的基本概念、方法和应用，并提供一些参考答案，以帮助读者更好地理解和运用回归分析。
一、回归分析的基本概念回归分析是一种用于研究因变量和自变量之间关系的统计方法。
它基于一组观测数据，通过建立数学模型来描述因变量与自变量之间的关系，并用统计方法对模型进行估计和推断。
回归分析的目标是通过自变量的变化来预测因变量的值。
在回归分析中，因变量是我们想要预测或解释的变量，而自变量是我们用来解释因变量变化的变量。
回归分析可以分为简单线性回归和多元回归两种类型。
简单线性回归是指只有一个自变量和一个因变量的情况，而多元回归则是指有多个自变量和一个因变量的情况。
二、回归分析的方法回归分析的方法主要包括建模、参数估计和模型评估三个步骤。
1. 建模：在回归分析中，我们需要选择适当的模型来描述因变量和自变量之间的关系。
常见的模型包括线性模型、非线性模型和广义线性模型等。
选择合适的模型需要根据具体问题和数据特点来决定。
2. 参数估计：在建立模型之后，我们需要对模型的参数进行估计。
参数估计的方法有最小二乘法、最大似然估计和贝叶斯估计等。
最小二乘法是一种常用的参数估计方法，它通过最小化观测值与模型预测值之间的差异来估计参数。
3. 模型评估：在参数估计之后，我们需要对模型进行评估，以确定模型的拟合程度和预测能力。
模型评估的指标包括残差分析、方差分析和回归系数的显著性检验等。
通过这些指标，我们可以判断模型是否合理，并对模型进行改进。
三、回归分析的应用回归分析在实际应用中具有广泛的应用场景。
下面将介绍一些常见的应用领域和相应的参考答案。
1. 经济学：回归分析在经济学中常用于研究经济变量之间的关系。
例如，我们可以使用回归分析来研究收入和消费之间的关系，以及利率和投资之间的关系。
Logistic_回归分析作业答案[3页]
![Logistic_回归分析作业答案[3页]](https://img.taocdn.com/s3/m/bfd1a26871fe910ef02df8a6.png)
第六章 Logistic回归练习题 (操作部分：部分参考答案)1. 下面问题的数据来自“ch6-logistic_exercise”，数据包含受访者的人口学特征、劳动经济特征、流动身份。
数据的变量及其定义如下：变量名变量的定义age 年龄，连续测量degree 受教育程度：1=未上过学；2=小学；3=初中；4=高中；5=大专；6=大学；7=研究生girl 性别：1=女性；0=男性hanzu 民族：1=汉族；0=少数民族hetong 劳动合同：1=固定合同；2=非固定合同；3=无合同income 月收入ldhour 每周劳动时间married 婚姻状态：1=在婚；0=其他（未婚、离异、再婚、丧偶，等）migtype4 流动身份：1=本地市民；2=城-城流动人口；3=乡-城流动人口pid IDss_jobloss 失业保险：1=有；0=无ss_yanglao 养老保险：1=有；1=无这里的研究问题是，流动人口与流入地居民在社会保障、劳动保护和居住环境等方面是否存在显著差别。
流动人口被区分为城-城流动人口（即具有城镇户籍、但离开户籍地半年以上之人）和乡-城流动人口（即具有农村户籍、且离开户籍地半年以上之人）。
因此，样本包含三类人群：本地市民、城-城流动人口、乡-城流动人口及相应特征。
说明：（1）你需要对数据进行一些必要的处理，才能正确回答研究问题；（2）将变量hetong的缺失数据作为一个类别；（3）将degree合并为四类：<=小学，初中、高中、>高中. use "D:\course\integration of theory andmethod\8_ordered\chapter8-logistic_exercise.dta", clear*重新三个社会保障变量. gen ss_jobl=ss_jobloss==1. gen ss_ylao=ss_yanglao==1. gen ss_yili=ss_yiliao ==1*重新code受教育程度. recode degree (1/2=1) (3=2) (4=3)(5/7=4)*将劳动合同的缺失作为一个分类. recode hetong (.=4)请基于该数据，完成以下练习，输出odds ratio的分析结果：其一，运用二分类Logistic模型，探讨流动人口的社会保障机会。
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第18章 Logistic 回归 思考与练习参考答案
一、最佳选择题
1. Logistic 回归与多重线性回归比较，（ A ）。
A ．logistic 回归的因变量为二分类变量 B ．多重线性回归的因变量为二分类变量
C ．logistic 回归和多重线性回归的因变量都可为二分类变量
D ．logistic 回归的自变量必须是二分类变量
E ．多重线性回归的自变量必须是二分类变量 2. Logistic 回归适用于因变量为（ E ）。
A ．二分类变量
B ．多分类有序变量
C ．多分类无序变量
D ．连续型定量变量
E ．A 、B 、C 均可 3. Logistic 回归系数与优势比OR 的关系为（ E ）。
A ．>β0等价于OR ＞1
B ．>β0等价于OR ＜1
C ．β＝0等价于OR ＝1
D ．β＜0等价于OR ＜1
E ．A 、C 、D 均正确 4. Logistic 回归可用于（ E ）。
Ａ．影响因素分析 B ．校正混杂因素 C ．预测 D ．仅有A 和C E ．A 、B 、C 均可
5. Logistic 回归中自变量如为多分类变量，宜将其按哑变量处理，与其他变量进行变量筛选时可用（ D ）。
A ．软件自动筛选的前进法
B ．软件自动筛选的后退法
C ．软件自动筛选的逐步法
D ．应将几个哑变量作为一个因素，整体进出回归方程
E ．A 、B 、C 均可
二、思考题
1. 为研究低龄青少年吸烟的外在因素，研究者采用整群抽样，在某中心城区和远城区的初中学校，各选择初一年级一个班的全部学生进行调查，并用logistic 回归方程筛选影响因素。
试问上述问题采用logistic 回归是否妥当
答：上述问题采用logistic 回归不妥当，因为logistic 回归中参数的极大似然估计要
求样本结局事件相互独立，而研究的问题中低龄青少年吸烟行为不独立。
2. 分类变量赋值不同对logistic回归有何影响分析结果一致吗
答：（1）若因变量交换赋值，两个logistic回归方程的参数估计绝对值相等，符号相反；优势比互为倒数，含义有所区别，实质意义一样；模型拟合检验与回归系数的假设检验结果相同。
（2）若改变自变量参照类或哑变量设置方法，logistic回归方程形式、参数含义虽有不同，但是模型实质与应用结果相同，可以根据研究需要选择不同赋值方法。
Logistic回归结果报告中，一定要说明分类变量赋值方法及其参照，否则无法理解模型意义。
3. 例18-6研究性别对吸烟行为的影响，采用logistic回归校正了年龄对居民吸烟行为的影响，请考虑有无其他混杂因素需要校正
答：例18-6的主要目的是研究吸烟行为与性别的联系及其强度，例题采用logistic回归只校正了年龄对居民吸烟行为的影响。
事实上，除年龄外，仍有其他因素会影响吸烟行为与性别的联系强度，如家庭人均年收入、受教育程度、主动获取保健知识等。
建立回归模型时，首先应根据专业知识确定可能的影响因素，再采用logistic回归，将性别作为强制引入变量，对其他可能的影响因素进行变量筛选，最后将性别与筛选出的因素作为自变量建立logistic回归方程，从而正确回答校正混杂因素后吸烟行为与性别的联系及其强度。
4. 配对病例-对照研究资料若采用非条件logistic回归进行分析，对结果有何影响
答：采用配对（匹配）方法的目的是对可能的混杂因素加以控制，有助于提高研究效率和可靠性。
配对设计的特点是对子内部控制的混杂变量一致，有较好的可比性。
配对（匹配）资料若采用非条件logistic回归进行分析，则忽视了这种可比性，降低了分析方法的检验效能。
三、计算题
探讨肾细胞癌转移有关的因素研究中，收集了26例行根治性肾切除术患者的肾癌标本资料（教材表18-19），有关变量说明如下，试进行logistic回归分析。
X：确诊时患者的年龄（岁）。
1
X：肾细胞癌血管内皮生长因子，其阳性表达由低到高共3个等级，分别赋值1、2、3。
2
X：肾细胞癌组织内微血管数。
3
X：肾细胞癌细胞核组织学分级，由低到高共4级，分别赋值1、2、3、4。
4
5X ：肾细胞癌分期，由低到高共4期，分别赋值1、2、3、4。
Y ：肾细胞癌转移情况，有转移＝1，无转移＝0。
教材表18-19 26例行根治性肾切除术患者的肾癌标本资料
数据摘自 倪宗瓒. 卫生统计学 4版，人民卫生出版社，2004。
解：
Logistic 回归分析结果显示：肾细胞癌转移与肾细胞癌血管内皮生长因子和肾细胞癌细胞核组织学分级有关。
肾细胞癌血管内皮生长因子2X 和肾细胞癌细胞核组织学分级4X 的回归系数均为正值，说明两个变量取值越大，则肾细胞癌转移的危险性越大。
在肾细胞癌细胞核组织学分级不变条件下，肾细胞癌血管内皮生长因子每增加一级，肾细胞癌转移的优势增至倍，增加倍；在肾细胞癌血管内皮生长因子不变条件下，肾细胞癌细胞核组织学分级每增加一级，肾细胞癌转移的优势增至倍，增加倍。
（毛宗福 余红梅）。