(完整word版)Logistic回归分析报告结果解读分析
图文举例详细讲解Logistic曲线的回归分析
Logistic 曲线的回归分析例 某一品种玉米高度与时间（生长周期，每个生长周期为2-3天，与气温有关）的数据如表1.所示。
用转化为线性方程的方法估计其logistic 曲线预测模型。
设最大值k 为300（cm ）。
表1. 玉米高度与时间（生长周期）的关系时间（生长周期）高度/cm时间（生长周期）高度/cm时间（生长周期）高度/cm12 3 4 5 6 7 8 9 10 11 0.67 0.85 1.28 1.75 2.27 2.75 3.69 4.71 6.36 7.73 9.9112 13 14 15 16 17 18 19 20 21 12.75 16.55 20.1 27.35 32.55 37.55 44.75 53.38 71.61 83.89 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 97.46 112.7 135.1 153.6 160.3 167.1 174.9 177.9 180.2 180.83.1 基本绘图操作 在Excel 中输入时间x 与高度y 的数据。
选择插入->图表图87点击图表，选择“标准类型”中的xy 散点图，并点击子图表类型的第一个。
图88点击下一步，得到如图89。
图 89点击下一步。
图90分别点击标题、网格线、图例进行修改，然后点击下一步。
图91点击完成。
图92右击绘图区，修改绘图区格式，双击做表格，修改坐标轴刻度，最后的散点图。
图93观察散点图，其呈S 型曲线，符合logistic 曲线。
采用转化为线性方程的方法求解模型。
3.2 Logistic 曲线方程及线性化Logistic 曲线方程为：1atk y me-=+ (12)(1) 将数据线性化及成图转化为线性方程为：01'y a a t =+ (13)其中，'ln(/1)y k y =-，0ln a m =，1a a =-具体操作为：向excel 表格中输入y ’数据。
逻辑回归系数结果解读
逻辑回归系数结果解读【原创版】目录1.引言：逻辑回归模型概述2.逻辑回归系数的含义3.逻辑回归系数的解读方法4.逻辑回归系数的应用实例5.总结正文1.引言：逻辑回归模型概述逻辑回归（Logistic Regression）是一种广泛应用于分类领域的统计学习方法。
它的原理是利用 sigmoid 函数将线性模型的输出映射到 0 到 1 之间，表示为某一类的概率。
逻辑回归模型的核心是系数，它们决定了特征与目标变量之间的关联程度。
本文将介绍如何解读逻辑回归系数的结果。
2.逻辑回归系数的含义在逻辑回归模型中，每个自变量对应一个系数。
系数表示当其他变量保持不变时，该自变量每变动一个单位，目标变量的对数几率发生的变化。
具体来说，如果一个特征的系数为正，那么该特征与目标变量正相关；如果系数为负，那么该特征与目标变量负相关。
3.逻辑回归系数的解读方法逻辑回归系数的绝对值大小可以衡量特征与目标变量的关联强度。
绝对值越大，表示特征与目标变量的关联程度越高。
此外，我们还可以通过比较不同特征的系数大小，确定各个特征对目标变量的相对重要性。
4.逻辑回归系数的应用实例假设我们有一个逻辑回归模型，用于预测某人是否患有心脏病。
模型中有以下三个特征：年龄、胆固醇水平和血压。
对应的系数分别为：年龄系数为 0.1，胆固醇水平系数为 0.2，血压系数为 0.3。
根据系数，我们可以得出以下结论：- 年龄对心脏病发病率的影响相对较小。
- 胆固醇水平对心脏病发病率的影响较大。
- 血压对心脏病发病率的影响最大。
根据这些结论，我们可以为医生提供有针对性的建议，帮助他们更好地诊断病情。
5.总结逻辑回归模型的系数对于理解特征与目标变量之间的关系具有重要意义。
logistic回归分析
2.模型中参数的意义
P ln = 0 1 X 1 1 P
Β0（常数项）：暴露因素Xi=0时，个体发病 概率与不发病概率之比的自然对数比值。
P( y 1 / x 0) = 0 ln 1 P( y 0 / x 0)
i
事件发生率很小，OR≈RR。
二、logistic回归模型的参数估计
1. 模型中的参数（βi）估计
，
P ln = 0 1 X 1 2 X 2 m X m 1 P
通常用最大似然函数 (maximum likelihood estimate， MLE)估计β， 由统计软件包完成。(讲义259页）
研究问题可否用多元线性回归方法？
ˆ y a b1 x1 b2 x2 bm xm
1.多元线性回归方法要求 Y 的取值为计量 的连续性随机变量。 2.多元线性回归方程要求Y与X间关系为线 性关系。 ˆ 3.多元线性回归结果 Y 不能回答“发生 与否” logistic回归方法补充多元线性回归的不足
OR e
如X=1，0两分类，则OR的1-α可信区间 估计公式
e
( b j u / 2 Sb j )
Sb j
为回归系数 的标准误
（公式16-10）
例：讲义表16-1资料
一个研究吸烟、饮酒与食道癌关系的病例－对 照资料（886例），试作logistic回归分析。 变量的赋值
1 Y 0
0
0 x
logistic回归模型方程的线性表达
对logistic回归模型的概率（p）做logit变 换，
p log it ( p) ln( ) 1 p
方程如下：
Logistic 回归分析
10
分层分析的局限性
只能控制少数因素（分层因素过多， 每个格子中的样本例数太少） 定量资料需要分组，信息丢失 不能对因素作用大小进行定量分析 （交互作用）
11
y = log2x y
二、Logistic 回归原理
0
1
经过数理统计学家证明：把疾病概率 P 转换成
p ln 1 − p ，会使该回归方程的统计性能更好一些。而且，
≈
当发病率低的时候ac所占的比例非常小， 当发病率低的时候 所占的比例非常小， 所占的比例非常小 公式中忽略ac后对 在RR公式中忽略 后对 值的影响非常小 公式中忽略 后对RR值的影响非常小 则有： 则有： RR
≈
(ad)/(bc) ＝ OR
5
举例1 举例 口服避孕药与心肌梗塞的流行病学研究
（病例对照，曾光《现代流行病学方法与应用》，P90） 病例对照，曾光《现代流行病学方法与应用》 P90）
β1
ORX1 =
p X1 =1 q X1 =1 p X 1 =0 q X 1 =0
=
...... ...... 1 − p x1 =1 p x1 =0 1 − p x1 =0
e
14
假设建立了如下的logistic回归方程： 回归方程： 假设建立了如下的 回归方程 Logit P = α + βx x 为二分变量，当暴露时，取值为1； 为二分变量，当暴露时，取值为1 不暴露时，取值为0 不暴露时，取值为0。 暴露时 Logit(P1) = α + β， 所以暴露 ， 所以暴露时, 比值(odds) = exp(α + β ) 比值 所以不暴露时 所以不暴露时, 不暴露 Logit(P0) = α ， 比值(odds) = exp(α) 比值
多分类无序logistic回归 结果解读
多分类无序logistic回归的结果解读涉及多个步骤。
首先，你需要对模型的整体情况进行描述，例如R方值。
然后，逐一分析X对于Y（相对于的对比项）的影响情况。
如果X对应的P值小于0.05，则说明X 会对Y（相对于的对比项）产生影响关系，此时可结合OR值进一步分析影响幅度。
以一个具体的例子来说明：你正在研究影响总统候选人民主党支持度的因素，包括年龄、学历和性别。
你使用多分类无序logistic回归进行数据分析。
1. 模型整体情况：首先，你描述了模型的R方值。
例如，模型伪R 平方值（McFadden R平方）为0.025，意味着年龄、学历、性别可以解释总统候选人民主党支持率的
2.45%变化原因。
2. 影响因素分析：接下来，你逐一分析了年龄、学历和性别对民主党支持率的影响。
年龄：P值大于0.05，说明年龄对民主党支持率没有显著影响。
学历：P值小于0.05，说明学历对民主党支持率有显著影响。
进一步分析OR值，如果OR值大于1，说明高学历更有可能支持民主党；如果OR值小于1，则说明低学历更有可能支持民主党。
性别：P值小于0.05，说明性别对民主党支持率有显著影响。
进一步分析OR值，如果OR值大于1，说明女性更有可能支持民主党；如果OR值小于1，则说明男性更有可能支持民主党。
3. 总结：基于以上分析，你得出结论：学历和性别对总统候选人民主党支持率有显著影响，而年龄没有明显影响。
同时，你也给出了具
体的影响幅度。
以上是一个基本的多分类无序logistic回归结果解读示例。
具体解读可能因数据和研究目的而有所不同。
多元logistics回归结果解读
多元logistic回归是一种用于研究多个自变量对因变量影响的统计方法。
通过多元logistic回归分析，我们可以了解自变量对因变量的贡献程度，并确定哪些自变量对因变量有显著影响。
在解读多元logistic回归结果时，需要注意以下几点：
系数解读：在多元logistic回归模型中，每个自变量的系数表示该变量对因变量的贡献程度。
系数的符号表示了影响的方向，正号表示正相关，负号表示负相关。
系数的绝对值表示影响的大小，绝对值越大，影响越大。
OR值解读：在多元logistic回归模型中，每个自变量的OR值表示该变量对因变量发生概率的影响程度。
OR值的范围在0到无穷大之间，值越大表示该自变量对因变量的影响越大。
显著性检验：在多元logistic回归模型中，每个自变量都需要进行显著性检验。
如果某个自变量的p值小于预设的显著性水平（如0.05），则认为该自变量对因变量有显著影响。
模型评估：在多元logistic回归分析结束后，需要对模型进行评估。
常用的评价指标包括模型的拟合优度、预测准确率等。
如果模型的评估结果良好，则认为模型可用于预测或解释实际问题。
总之，多元logistic回归结果解读需要综合考虑系数的符号、绝对值、OR值、显著性检验和模型评估等多个方面。
通过深入了解自变量对因变量的贡献程度和影响方式，可以帮助我们更好地理解数据，并进行科学决策。
Logistic回归模型分析下大学生就业影响因素研究word精品文档4页
Logistic回归模型分析下大学生就业影响因素研究一、大学生就业在知识经济时代背景下，我国大学毕业生人数呈现出逐年增长的趋势，但不同行业、领域工作岗位并没有大幅度的增加，大学生就业形势日渐严峻，毕业之后无法顺利走上工作岗位，“毕业即失业”已成为一种普遍现象，大学生就业已成为社会大众关注的焦点。
同时，在不同行业、领域发展过程中，社会市场竞争日渐激烈，社会经济结构大幅度调整，下岗与失业人员持续增加，社会对高校毕业生并没有过多的需求，加上大量农村剩余劳动力不断涌向城市，尤其是大城市，每年新增设的就业岗位数量远远少于社会中待业人数，处于不均衡状态，二者间的矛盾日渐激烈，出现了“就业难”这一现象，在就业道路上，大学生面临着巨大的挑战。
针对这种情况，我国必须全方位立足基本国情，全方位客观分析影响大学生就业的一系列因素，根据不同行业、领域发展情况，采取针对性措施有效解决大学生就业问题，确保各专业大学生毕业后顺利就业，更好地融入到社会这个大集体中，在平凡的工作岗位上充分展现自身各方面价值，促进不同领域、行业发展的同时，加快和谐社会构建步伐。
二、Logistic回归模型分析下大学生就业影响因素1.数据分析在知识经济时代背景下，各类技术持续发展，Logistic回归模型也应运而生，被应用到不同方面数据分析中，发挥着关键性作用，利于相关人员更好地了解各方面情况，制定合理化方案。
在分析影响大学生就业因素方面，Logistic回归模型也被应用其中。
相关人员以某地区高校毕业生为例，借助Logistic回归模型，全面、客观分析了毕业班学生各方面情况，比如，思想、学习、就业，获取的信息数据具有较高的准确率，准确把握影响大学生就业的各类因素。
在学习方面，专业学生大学四年平均绩点、等级等级：英语、计算机，在思想方面，毕业班学生政治面貌、担任职务等。
在此基础上，毕业班学生基本情况也包含其中，比如，姓名、学好、性别、户籍，户籍方面，将其划分为农村户籍、城市户籍，英语方面，以是否过六级为基点，借助Logistic回归模型，科学分析各方面信息数据，对院校毕业班学生有大致了解。
logistic回归分析及其应用-41页文档资料
21.03.2020
2
F(y) ：因变量的logit值
1.00
0.75
0.50
0.25
0.00 -4.00 -2.00 0.00 2.00 4.00
X：自变量
21.03.2020
如果一定要进 行直线回归也 可以做出结果， 但此时效果不 佳。当自变量 取一定值时， 因变量的预测 值可能为负数。
21.03.2020
14
2.哑变量的设置和引入
哑变量，又称指示变量或设计矩阵。 有利于检验等级变量各个等级间的变 化是否相同,但主要适合于无序分类变 量。 一个k分类的分类变量，可以用k-1个 哑变量来表示。
21.03.2020
15
哑变量的设置
教育程度：文盲，小学，初中，高中以上
教育程度 X1
X2
X3
文盲：0 0
0
0
小学：1 1
0
0
初中：2 0
1
0
高中：3 0
0
1
以文盲作为参考组
21.03.2020
16
以高中作为参照
教育程度
X1
X2
X3
文盲：010 Nhomakorabea0
小学：1
0
1
0
初中：2
0
0
1
高中：3
0
0
0
21.03.2020
17
SPSS提供的方法
Indicator: 默认。以第1 或最后1类作对照，其他每类 与对照比较； Sample: 以第1 或最后1类作对照，其他每类与对照比 较，但反映平均效应。 Difference: 除第1类外各分类与其前各类平均效应比较； Helmert: 除最后1类外各分类与其前各类平均效应比较； Repeated: 除第1类外各分类与其前一类比较； Polynomial: 假设类间距相等，用于数值型变量。 Deviation: 以第1 或最后1类作对照，其余每类与总效 应比较。
Logistic回归分析报告结果解读分析【范本模板】
Logistic回归分析报告结果解读分析Logistic回归常用于分析二分类因变量（如存活和死亡、患病和未患病等）与多个自变量的关系。
比较常用的情形是分析危险因素与是否发生某疾病相关联。
例如，若探讨胃癌的危险因素，可以选择两组人群，一组是胃癌组，一组是非胃癌组，两组人群有不同的临床表现和生活方式等，因变量就为有或无胃癌，即“是"或“否”，为二分类变量，自变量包括年龄、性别、饮食习惯、是否幽门螺杆菌感染等。
自变量既可以是连续变量，也可以为分类变量.通过Logistic 回归分析，就可以大致了解胃癌的危险因素。
Logistic回归与多元线性回归有很多相同之处,但最大的区别就在于他们的因变量不同.多元线性回归的因变量为连续变量；Logistic回归的因变量为二分类变量或多分类变量，但二分类变量更常用，也更加容易解释.1.Logistic回归的用法一般而言，Logistic回归有两大用途，首先是寻找危险因素，如上文的例子，找出与胃癌相关的危险因素;其次是用于预测，我们可以根据建立的Logistic回归模型，预测在不同的自变量情况下,发生某病或某种情况的概率(包括风险评分的建立）。
2.用Logistic回归估计危险度所谓相对危险度（risk ratio，RR）是用来描述某一因素不同状态发生疾病(或其它结局)危险程度的比值。
Logistic回归给出的OR（odds ratio）值与相对危险度类似,常用来表示相对于某一人群，另一人群发生终点事件的风险超出或减少的程度。
如不同性别的胃癌发生危险不同,通过Logistic回归可以求出危险度的具体数值，例如1。
7，这样就表示,男性发生胃癌的风险是女性的1.7倍。
这里要注意估计的方向问题，以女性作为参照，男性患胃癌的OR是1。
7。
如果以男性作为参照，算出的OR将会是0。
588（1/1。
7）,表示女性发生胃癌的风险是男性的0.588倍,或者说，是男性的58.8％。
stata多元logistic回归结果解读
stata多元logistic回归结果解读【原创版】目录一、什么是多元 logistic 回归二、多元 logistic 回归的结果解读1.Odds ratio（风险比）2.显著性水平（sig.）3.系数估计4.模型整体检验三、实例分析四、总结正文一、什么是多元 logistic 回归多元 logistic 回归是一种用于分析多自变量与二分类因变量之间关系的统计模型。
它可以帮助我们了解各个自变量对因变量的影响程度以及预测概率。
在 Stata 中，我们可以使用 logistic 回归命令进行分析，例如：logit depvar indepvar1 indepvar2...，其中 depvar 表示因变量，indepvar1、indepvar2 等表示自变量。
二、多元 logistic 回归的结果解读1.Odds ratio（风险比）Odds ratio（风险比）是一种衡量自变量对因变量影响程度的指标。
它表示当某个自变量取某一值时，事件发生的概率与该自变量取另一值时事件发生概率的比值。
在 Stata 结果中，我们可以看到每个自变量的 OR 值，正值表示该自变量与因变量正相关，负值表示负相关，接近 1 表示关系较弱。
2.显著性水平（sig.）显著性水平是用来判断自变量对因变量影响是否显著的指标。
在Stata 结果中，我们可以看到每个自变量的 sig.值。
一般而言，sig.值小于 0.05，我们认为该自变量对因变量的影响是显著的；sig.值大于等于 0.05，我们认为该自变量对因变量的影响不显著。
3.系数估计系数估计表示自变量对因变量的影响程度。
在 Stata 结果中，我们可以看到每个自变量的系数估计值。
系数值越大，表示该自变量对因变量的影响越大；系数值越小，表示影响越小。
4.模型整体检验模型整体检验可以帮助我们判断模型是否整体上显著。
在 Stata 中，我们可以使用 logistic 命令进行模型整体检验，例如：logit depvar indepvar1 indepvar2..., test(1)。
二元logistic回归分类变量结果解读
在二元Logistic回归分析中，结果解读主要涉及到模型的拟合优度以及各个自变量的影响程度。
首先，模型的拟合优度可以通过一些统计检验来进行评估，例如Hosmer-Lemeshow检验。
如果检验结果的P值大于0.05（例如，sig=0.533>0.05），则可以认为模型的拟合优度较高，模型能够较好地拟合实际数据。
其次，对于自变量（也称为解释变量或预测因子）的解读，主要关注其回归系数（B值）、标准误、P值、以及Odds Ratio（OR值）。
以肿瘤家族史为例，如果有统计学意义（即P<0.05），则表明肿瘤家族史对于二元Logistic回归模型的因变量（也称为响应变量或结果变量）有显著影响。
回归系数（B值）表示了自变量每增加一个单位，因变量发生比的对数变化量。
标准误用于衡量回归系数的稳定性和可靠性。
P值用于判断自变量是否对因变量有显著影响。
通常，如果P<0.05，则认为自变量对因变量的影响是显著的。
Odds Ratio（OR值）是二元Logistic回归分析中一个非常重要的指标，它表示了自变量每增加一个单位，因变量发生的概率与不发生的概率的比值（即发生比）的变化情况。
以肿瘤家族史为例，OR=7.563意味着有肿瘤家族史的人患鼻咽癌的概率是无肿瘤家族史的7.563倍。
需要注意的是，对于分类变量的解读要特别注意其参照类别。
在二元Logistic回归分析中，通常会将某一类别作为参照类别，其他类别与之进行比较。
因此，在解读结果时，要明确各个类别与参照类别的比较情况。
[转载]logistic回归模型总结
![[转载]logistic回归模型总结](https://img.taocdn.com/s3/m/289c6c320166f5335a8102d276a20029bd646330.png)
[转载]logistic回归模型总结logistic回归模型是最成熟也是应用最广泛的分类模型，通过学习和实践拟通过从入门、进阶到高级的过程对其进行总结，以便加深自己的理解也为对此有兴趣者提供学习的便利。
一、有关logistic的基本概念logistic回归主要用来预测离散因变量与一组解释变量之间的关系最常用的是二值型logistic。
即因变量的取值只包含两个类别例如：好、坏；发生、不发生；常用Y=1或Y=0表示 X表示解释变量则P（Y=1|X）表示在X的条件下Y=1的概率，logistic回归的数学表达式为：log（p/1-p）=A+BX ＝Ｌ其中p/1-p称为优势比（ＯＤＤＳ）即发生与不发生的概率之比可以根据上式反求出P（Y=1|X）＝１/（１＋ｅ＾-L）根据样本资料可以通过最大似然估计计算出模型的参数然后根据求出的模型进行预测下面介绍logistic回归在ＳＡＳ中的实现以及输出结果的解释二、logistic回归模型初步ＳＡＳ中ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归输出结果主要包括预测模型的评价以及模型的参数预测模型的评价与多元线性回归模型的评价类似主要从以下几个层次进行（１）模型的整体拟合优度主要评价预测值与观测值之间的总体一致性。
可以通过以下两个指标来进行检验１、Ｈosmer-Lemeshowz指标HL统计量的原假设Ho是预测值和观测值之间无显著差异，因此HL指标的P-Value的值越大，越不能拒绝原假设，即说明模型很好的拟合了数据。
在ＳＡＳ中这个指标可以用LACKFIT选项进行调用２、AIC和SC指标即池雷准则和施瓦茨准则与线性回归类似AIC和SC越小说明模型拟合的越好（2）从整体上看解释变量对因变量有无解释作用相当于多元回归中的F检验在logistic回归中可以通过似然比（likelihood ratio test）进行检验（3）解释变量解释在多大程度上解释了因变量与线性回归中的R^2作用类似在logistic回归中可以通过Rsquare和C统计量进行度量在SAS中通过RSQ来调用Rsquare，C统计量自动输出(4) 模型评价指标汇总说明：在实践中，对以上统计量最为关注的是C统计量，其次是似然比卡方，最后才是HL统计量。
有序logistic回归分析教程与结果解读
Logistic回归分析（logit回归）一般可分为3类，分别是二元logistic回归分析、多分类Logistic回归分析和有序Logistic回归分析。
logistic回归分析类型如下所示。
Logistic回归分析用于研究X对Y的影响，并且对X的数据类型没有要求，X可以为定类数据，也可以为定量数据，但要求Y必须为定类数据，并且根据Y的选项数，使用相应的数据分析方法。
如果Y有两个选项，如愿意和不愿意、是和否，那么应该使用有序logistic回归分析(SPSSAU进阶方法->二元logit);如果Y有多个选项，并且各个选项之间可以对比大小，例如，1代表“不愿意”，2代表“无所谓”，3代表“愿意”，这3个选项具有对比意义，数值越高，代表样本的愿意程度越高，那么应该使用多元有序Logistic回归分析(SPSSAU进阶方法->有序logit)；如果Y有多个选项，并且各个选项之间不具有对比意义，例如，1代表“淘宝”，2代表“天猫”，3代表“京东”，4代表“亚马逊中国”，数值仅代表不同类别，数值大小不具有对比意义，那么应该使用多元无序Logistic回归分析(SPSSAU进阶方法->多分类logit)。
1、有序logistic回归分析基本说明进行有序logistic回归时，通常需要有以下步骤，分别是连接函数选择，平行性检验，模型似然比检验，参数估计分析，模型预测准确效果共5个步骤。
1) 连接函数选择SPSSAU共提供五类连接函数，分别如下：SPSSAU默认使用logit连接函数，如果模型没有特别的要求，应该首选使用logit连接函数，尤其是因变量的选项数量很少的时候。
连接函数可能会对平行性检验起到影响，如果平行性检验无法通过时，可考虑选择更准确的连接函数进行尝试。
正常情况下使用默认的logit连接函数即可。
2) 平行性检验一般来说，模型最好通过平行性检验，但在研究中很可能出现无法通过的现象。
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”；
统计学-logistic回归分析
Xi=1与Xi=0相比，发生某结果（如发病）优势比 的对数值。
i
的含义：某危险因素，暴露水平变化时，即
P 1 /(1 P 1) ln OR ln P0 /(1 P0 ) log itP 1 log itP 0
P1（y=1/x=1）的概率 P0（y=1/x=0）的概率
便得比分检验的统计量S 。样本量较大时，
S近似服从自由度为待检验因素个数的 ２分布。
• Wald检验（ wald test）
即广义的t检验，统计量为u
bi u= s bi
u服从正态分布，即为标准正态离差。
Logistic回归系数的区间估计
bi u Sbi
上述三种方法中，似然比检验 最可靠，比分检验一般与它相一致， 但两者均要求较大的计算量；而 Wald检验未考虑各因素间的综合 作用，在因素间有共线性时结果不 如其它两者可靠。
模型描述了应变量p与x的关系
0 x
P概率 1 p( y 1) 1 1 exp[ ( 0 x)]
z 0 1 x
0.5
Β为正值，x越 大，结果y=1发 生的可能性（p） 越大。
-3
-2
-1
0
1
2
3
Z值
图16-1 Logistic回归函数的几何图形
几个logistic回归模型方程
• 多个变量的logistic回归模型方程的线性表达：
P logit(p) ln = 0 1 X 1 2 X 2 m X m 1 P
或
p( y 1/ x1 , x2
xk )
1 1 e
( 0 1 xk .... k xk )
logit回归解读 -回复
logit回归解读-回复Logistic回归是一种用于建立分类模型的统计方法，它可以预测一个二元结果变量的概率。
这个方法适用于离散型的自变量和依变量，它通过最大似然估计法来估计模型的参数。
在本文中，我将详细解释Logistic回归的原理和应用，并通过实例来展示如何运用这一方法。
首先，让我们了解Logistic回归的原理。
Logistic回归模型的基本形式如下：log(p/(1-p)) = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βmXm其中，p/(1-p)表示事件发生的概率比，X1、X2、...、Xm是自变量，β0、β1、β2、...、βm是模型的参数。
为了使方程右边可以表示为线性关系，通常会对logit函数进行转换。
p/(1-p) = exp(β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βmXm)这个转换后的方程表示了在给定自变量的情况下，因变量为1的概率与自变量之间的关系。
Logistic回归主要使用最大似然估计法来估计模型的参数。
接下来，让我们看一个Logistic回归的实际应用。
假设我们想预测一个人是否会购买某个产品，我们收集了一些相关的自变量，比如年龄、性别、收入等，以及每个人是否购买了产品（0表示未购买，1表示购买）。
我们可以使用Logistic回归来建立一个预测模型。
首先，我们需要对数据进行预处理，包括缺失值处理、异常值处理、标准化等。
然后，我们把数据分为训练集和测试集。
接下来，我们使用训练集来拟合Logistic回归模型，估计模型的参数。
在拟合模型之后，我们可以使用模型来预测测试集中每个人购买产品的概率。
通过设置一个阈值，比如0.5，我们可以将概率转换为一个二元的预测结果。
如果概率大于0.5，则预测为购买；如果概率小于等于0.5，则预测为未购买。
最后，我们可以使用一些评估指标来评估模型的性能，比如准确率、召回率、F1值等。
这些指标可以帮助我们了解模型的预测能力。
总结起来，Logistic回归是一种常用的分类方法，可以预测二元结果变量的概率。
Logistic回归分析报告结果解读分析
Logistic回归分析报告结果解读分析Logistic回归常用于分析二分类因变量(如存活和死亡、患病和未患病等)与多个自变量的关系。
比较常用的情形是分析危险因素与是否发生某疾病相关联。
例如，若探讨胃癌的危险因素，可以选择两组人群，一组是胃癌组，一组是非胃癌组，两组人群有不同的临床表现和生活方式等，因变量就为有或无胃癌，即“是”或“否”，为二分类变量，自变量包括年龄、性别、饮食习惯、是否幽门螺杆菌感染等。
自变量既可以是连续变量，也可以为分类变量。
通过Logistic 回归分析，就可以大致了解胃癌的危险因素。
Logistic回归与多元线性回归有很多相同之处，但最大的区别就在于他们的因变量不同。
多元线性回归的因变量为连续变量；Logistic回归的因变量为二分类变量或多分类变量，但二分类变量更常用，也更加容易解释。
1.Logistic回归的用法一般而言，Logistic回归有两大用途，首先是寻找危险因素，如上文的例子，找出与胃癌相关的危险因素；其次是用于预测，我们可以根据建立的Logistic 回归模型，预测在不同的自变量情况下，发生某病或某种情况的概率(包括风险评分的建立)。
2.用Logistic回归估计危险度所谓相对危险度(risk ratio，RR)是用来描述某一因素不同状态发生疾病(或其它结局)危险程度的比值。
Logistic回归给出的OR(odds ratio)值与相对危险度类似，常用来表示相对于某一人群，另一人群发生终点事件的风险超出或减少的程度。
如不同性别的胃癌发生危险不同，通过Logistic回归可以求出危险度的具体数值，例如1.7，这样就表示，男性发生胃癌的风险是女性的1.7倍。
这里要注意估计的方向问题，以女性作为参照，男性患胃癌的OR是1.7。
如果以男性作为参照，算出的OR将会是0.588(1/1.7)，表示女性发生胃癌的风险是男性的0.588倍，或者说，是男性的58.8％。
撇开了参照组，相对危险度就没有意义了。
logit结果解释
logit结果解释
Logit是一种统计分析方法，常用于预测二元变量的概率。
当我们进行logit回归分析后，我们会得到一些结果，这些结果可以帮助我们解释变量对于观察到的结果的影响程度。
下面是对logit结果解释的相关内容：
1. 系数解释：在logit回归中，我们会得到关于每个自变量的系数估计值。
这些系数可以解释自变量对因变量的影响。
例如，如果一个自变量的系数为正，意味着自变量的增加导致观测到因变量为1的概率增加，而如果系数为负，则表示自变量的增加导致观测到因变量为0的概率增加。
系数的大小可以表示该自变量对结果的重要性。
2. 系数的显著性：在logit回归中，我们通常会检验系数的显著性，以判断自变量是否对结果有统计意义上的影响。
这通常通过系数的P值来进行判断，P值小于某个设定的阈值（通常为0.05）表示系数显著。
一个显著的系数意味着我们可以信心地说它对预测结果有实际影响。
3. 模型拟合度：在logit回归中，我们还可以计算模型的拟合度，例如似然比比值、AIC和BIC等。
这些指标可以帮助我们评估模型的整体拟合情况。
拟合度越好，模型的预测能力越强。
需要注意的是，对logit结果的解释需要综合考虑不同的因素，包括系数的大小、显著性以及模型的整体拟合情况。
此外，解释logit结果时应避免过度解读，需要结合实际领域知识来对结果进行合理解释。
logit regression results
Logit Regression Results1. 概述逻辑回归是一种针对因变量是二元变量的回归分析方法，通常被用于预测二元分类问题。
逻辑回归的结果能够告诉我们自变量对因变量的影响程度和方向。
在本文中，我们将会介绍逻辑回归的结果报告，包括系数、标准差、z值、p值、信赖区间和模型拟合优度等信息。
2. 系数在逻辑回归结果中，系数代表着自变量对因变量的影响程度和方向。
系数的正负代表了自变量的增加对因变量的影响是正向还是负向，而系数的大小则代表了影响的强度。
通常情况下，系数越大代表影响越大，系数越小代表影响越小。
3. 标准差标准差用于衡量逻辑回归模型中自变量的波动情况，标准差越小代表自变量的波动越小，反之亦然。
在结果报告中，标准差将会告诉我们自变量的稳定性和可靠性。
4. z值和p值在逻辑回归结果中，z值和p值用于衡量系数的显著性。
z值的绝对值越大代表系数的显著性越高，而p值则告诉我们在零假设成立的情况下观察到当前样本的概率。
通常情况下，p值小于0.05代表着系数是显著的。
5. 信赖区间信赖区间是用于衡量系数估计的不确定性范围，也就是说，系数落在信赖区间内的概率是95。
在结果报告中，我们将会展示每个系数的信赖区间，以便我们对系数的估计有一个清晰的认识。
6. 模型拟合优度模型拟合优度用于衡量逻辑回归模型对数据的拟合程度，通常使用准确率、对数似然比、本人C和BIC等指标来衡量模型的优度。
在结果报告中，我们将会列出这些指标，以便我们对模型的拟合情况有一个全面的了解。
结论通过分析逻辑回归结果，我们可以得出对自变量对因变量的影响程度和方向的结论。
我们也能够评估模型的拟合优度和系数的显著性，以便我们对模型的有效性有一个清晰的认识。
逻辑回归结果报告将会帮助我们更好地理解数据并做出相应的决策。
抱歉，我的前一个回答是重复的。
我会为您生成一些新的相关内容。
7. 系数解释在解释逻辑回归的结果时，需要特别注意系数的意义和解释。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Logistic回归分析报告结果解读分析Logistic回归常用于分析二分类因变量(如存活和死亡、患病和未患病等)与多个自变量的关系。
比较常用的情形是分析危险因素与是否发生某疾病相关联。
例如，若探讨胃癌的危险因素，可以选择两组人群，一组是胃癌组，一组是非胃癌组，两组人群有不同的临床表现和生活方式等，因变量就为有或无胃癌，即“是”或“否”，为二分类变量，自变量包括年龄、性别、饮食习惯、是否幽门螺杆菌感染等。
自变量既可以是连续变量，也可以为分类变量。
通过Logistic回归分析，就可以大致了解胃癌的危险因素。
Logistic回归与多元线性回归有很多相同之处，但最大的区别就在于他们的因变量不同。
多元线性回归的因变量为连续变量；Logistic回归的因变量为二分类变量或多分类变量，但二分类变量更常用，也更加容易解释。
1.Logistic回归的用法
一般而言，Logistic回归有两大用途，首先是寻找危险因素，如上文的例子，找出与胃癌相关的危险因素；其次是用于预测，我们可以根据建立的Logistic回归模型，预测在不同的自变量情况下，发生某病或某种情况的概率(包括风险评分的建立)。
2.用Logistic回归估计危险度
所谓相对危险度(risk ratio，RR)是用来描述某一因素不同状态发生疾病(或其它结局)危险程度的
比值。
Logistic回归给出的OR(odds ratio)值与相对危险度类似，常用来表示相对于某一人群，另一人群发生终点事件的风险超出或减少的程度。
如不同性别的胃癌发生危险不同，通过Logistic回归可以求出危险度的具体数值，例如1.7，
这样就表示，男性发生胃癌的风险是女性的1.7倍。
这里要注意估计的方向问题，以女性作为参照，男性患胃癌的OR是1.7。
如果以男性作为参照，算出的OR将会是0.588(1/1.7)，表示女性发生胃癌的风险是男性的0.588倍，或者说，是男性的58.8％。
撇开了参照组，相对危险度就没有意义了。
Logistic回归在医学研究中广泛使用的原因之一，就是模型直接给出具有临床实际意义的OR值，很大程度上方便了结果的解读与推广。
图1 相对危险度(risk ratio，RR)与OR(odds ratio)的表达
3. Logistic报告OR值或β值
在Logistic回归结果汇报时，往往会遇到这样一个问题：是应该报告OR值，
还是β值，还是两个都要报告？这个决定权最终当然还是作者本人，但有一点需要进一步了解：OR值和β值其实是等价的。
图2 OR值与β值的公式推导
4 Logistic回归结果判读
“EXP(B)”即为相应变量的OR值（又叫优势比，比值比），为在其他条件不变的情况下，自变量每改变1个单位，事件的发生比“Odds”的变化率。
伪决定系数cox & Snell R2和Nagelkerke R2，这两个指标从不同角度反映了当前模型中自变量解释了因变量的变异占因变量总变异的比例。
但对于Logistic回归而言，通常看到的伪决定系数的大小不像线性回归模型中的决定系数那么大。
预测结果列联表解释，看”分类表“中的数据，提供了2类样本的预测正确率和总的正确率。
建立Logistic回归方程
logit（P）=β0+β1*X1+β2*X2+……+βm*Xm 图2 Logistic回归结果报告样例。