logistic回归结果怎么看

1. logistic回归结果怎么看

表里面 x14（1）的β  表示满意 与 不满意的系数之差，而满意与不满意的考研风险比例是 exp（β）=0.372，也就是说满意的人群中考研 概率是不满意的人群中考研的概率的0.372倍，这就说明满意的人考研的可能性比不满意的人考研的可能性要低。


同理 x14（2）对应的exp（β）=0.694 表示基本满意的人群中考研比率是 不满意人群中考研比例的0.694倍，说明基本满意的人考研的可能性也低于不满意的人的考研可能性。

而x14（1）比x14（2）相比较 来看，从上面可以大致看出 满意的考研可能性比基本满意的考研可能性要低一些，但是要定量低多少的话，可以计算，首先是计算出β=-0.366-（-0.988）=0.622，因此满意的人群中考研的可能性与基本满意的人群中考研的可能性之比是 exp（0.622），你再通过计算器就可以计算出这个exp（0.622）的值就是了

2. 怎么看logistic回归的结果

logistic回归与多重线性回归一样，在应用之前也是需要分析一下资料是否可以采用logistic回归模型。并不是说因变量是分类变量我就可以直接采用logistic回归，有些条件仍然是需要考虑的。
首要的条件应该是需要看一下自变量与因变量之间是什么样的一种关系。多重线性回归中，要求自变量与因变量符合线性关系。而logistic回归则不同，它要求的是自变量与logit（y）符合线性关系，所谓logit实际上就是ln（P/1-P）。也就是说，自变量应与ln（P/1-P）呈线性关系。当然，这种情形主要针对多分类变量和连续变量。对于二分类变量就无所谓了，因为两点永远是一条直线。
这里举一个例子。某因素y与自变量x之间关系分析，y为二分类变量，x为四分类变量。如果x的四分类直接表示为1，2，3，4。则分析结果为p=0.07，显示对y的影响在0.05水准时无统计学意义，而如果将x作为虚拟变量，以1为参照，产生x2，x3，x4三个变量，重新分析，则结果显示：x2，x3，x4的p值分别为0.08，0.05和0.03。也就是说，尽管2和1相比无统计学意义，但3和1相比，4和1相比，均有统计学意义。
为什么会产生如此结果？实际上如果仔细分析一下，就可以发现，因为x与logit（y）并不是呈线性关系。而是呈如下图的关系：

这就是导致上述差异的原因。从图中来看，x的4与1相差最大，其次是2，3与1相差最小。实际分析结果也是如此，上述分析中，x2，x3，x4产生的危险度分别为3.1，2.9，3.4。
因此，一开始x以1，2，3，4的形式直接与y进行分析，默认的是认为它们与logit（p）呈直线关系，而实际上并非如此，因此掩盖了部分信息，从而导致应有的差异没有被检验出来。而一旦转换为虚拟变量的形式，由于虚拟变量都是二分类的，我们不再需要考虑其与logit（p）的关系，因而显示出了更为精确的结果。
最后强调一下，如果你对自变量x与y的关系不清楚，在样本含量允许的条件下，最好转换为虚拟变量的形式，这样不至于出现太大的误差。
如果你不清楚应该如何探索他们的关系，也可以采用虚拟变量的形式，比如上述x，如果转换的虚拟变量x2，x3，x4他们的OR值呈直线关系，那x基本上可以直接以1，2，3，4的形式直接与y进行分析。而我们刚才也看到了，x2，x3，x4的危险度分别为3.1，2.9，3.4。并不呈直线关系，所以还是考虑以虚拟变量形式进行分析最好。
总之，虚拟变量在logistic回归分析中是非常有利的工具，善于利用可以帮助你探索出很多有用的信息。
统计的分析策略是一个探索的过程，只要留心，你就会发现在探索数据关系的过程中充满了乐趣，因为你能发现别人所发现不了的隐藏的信息。希望大家多学点统计分析策略，把统计作为一种艺术，在分析探索中找到乐趣。
样本量的估计可能是临床最头疼的一件事了，其实很多的临床研究事前是从来不考虑样本量的，至少我接触的临床研究大都如此。他们大都是想到就开始做，但是事后他们会寻求研究中样本量的依据，尤其是在投文章被审稿人提问之后。可能很少有人想到研究之前还要考虑一下样本够不够的问题。其实这也难怪，临床有临床的特点，很多情况下是很难符合统计学要求的，尤其一些动物试验，可能真的做不了很多。这种情况下确实是很为难的。
本篇文章仅是从统计学角度说明logistic回归所需的样本量的大致估计，不涉及临床特殊问题。
其实不仅logistic回归，所有的研究一般都需要对样本量事前有一个估计，这样做的目的是为了尽可能地得出阳性结果。比如，你事前没有估计，假设你做了20例，发现是阴性结果。如果事前估计的话，可能会提示你需要30例或25例可能会得出阳性结果，那这时候你会不会后悔没有事前估计？当然，你可以补实验，但是不管从哪方面角度来讲，补做的实验跟一开始做得实验可能各种条件已经变化，如果你在杂志中说你的实验是补做的，那估计发表的可能性就不大了。
一般来说，简单的研究，比如组间比较，包括两组和多组比较，都有比较成熟的公式计算一下你到底需要多少例数。这些在多数的统计学教材和流行病学教材中都有提及。而对于较为复杂的研究，比如多重线性回归、logistic回归之类的，涉及多个因素。这种方法理论上也是有计算公式的，但是目前来讲，似乎尚无大家公认有效的公式，而且这些公式大都计算繁琐，因此，现实中很少有人对logistic回归等这样的分析方法采用计算的方法来估计样本量。而更多地是采用经验法。
其实关于logistic回归的样本量在部分著作中也有提及，一般来讲，比较有把握的说法是：每个结局至少需要10例样品。这里说得是每个结局。例如，观察胃癌的危险因素，那就是说，胃癌是结局，不是你的总的例数，而是胃癌的例数就需要这么多，那总的例数当然更多。比如我有7个研究因素，那我就至少需要70例，如果你是1：1的研究，那总共就需要140例。如果1：2甚至更高的，那就需要的更多了。
而且，样本量的大小也不能光看这一个，如果你的研究因素中出现多重共线性等问题，那可能需要更多的样本，如果你的因变量不是二分类，而是多分类，可能也需要更大的样本来保证你的结果的可靠性。
理论上来讲，logistic回归采用的是最大似然估计，这种估计方法有很多优点，然而，一个主要的缺点就是，必须有足够的样本才能保证它的优点，或者说，它的优点都是建立在大样本的基础上的。一般来讲，logistic回归需要的样本量要多于多重线性回归。
最后仍然需要说一句，目前确实没有很好的、很权威的关于logistic回归样本量的估计方法，更多的都是根据自己的经验以及分析过程中的细节发现。如果你没有太大的把握，就去请教统计老师吧，至少他能给你提出一些建议。

3. logistic回归分析结果怎么看

4. logistic回归的介绍

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。以胃癌病情分析为例，选择两组人群，一组是胃癌组，一组是非胃癌组，两组人群必定具有不同的体征与生活方式等。因此因变量就为是否胃癌，值为“是”或“否”，自变量就可以包括很多了，如年龄、性别、饮食习惯、幽门螺杆菌感染等。自变量既可以是连续的，也可以是分类的。然后通过logistic回归分析，可以得到自变量的权重，从而可以大致了解到底哪些因素是胃癌的危险因素。同时根据该权值可以根据危险因素预测一个人患癌症的可能性。

5. logistic回归的其他信息

由此可以见，富士康的跳楼人数最终会稳定在在22人左右。。。由此仍然不会超过全国平均跳楼率。对此曲线的分析，我们借鉴微生物生长曲线的方法，将其分为：缓慢期，对数期，稳定期，衰亡期缓慢期，富士康员工虽然受到很大的工作压力，可是其自身的心理并没有崩溃，因此跳楼这种事件发生频率很少，而且呈线性关系，说明没有跳楼者受到别的跳楼者的影响。对数期，富士康员工由于受到工厂巨大的工作压力，以及来自社会各方的压力，甚至加上上级的欺压，心理防线渐渐崩溃，无处发泄。而一旦有想不开者跳楼，则为其提供了一个发泄的模板，这种情况下，很容易有相同经历的员工受到跳楼者的影响，从而一个接一个的跳楼自杀。目前的富士康正处于此时期。稳定期，由于社会、媒体各方面的关注以及社会、广大人民对工厂的压力，工厂不得不做出改变，员工的心理压力渐渐得到释放，从而员工跳楼轻生频率会很快下降。衰亡期，这个……由于资料长期保存，不小心遗失；或者某机关的辟谣；或者所有人的健忘，导致跳楼人数被修正，被减少。

6. 相关因素logistic回归分析结果怎么看

logistic回归与多重线性回归一样，在应用之前也是需要分析一下资料是否可以采用logistic回归模型。并不是说因变量是分类变量我就可以直接采用logistic回归，有些条件仍然是需要考虑的。
首要的条件应该是需要看一下自变量与因变量之间是什么样的一种关系。多重线性回归中，要求自变量与因变量符合线性关系。而logistic回归则不同，它要求的是自变量与logit（y）符合线性关系，所谓logit实际上就是ln（P/1-P）。也就是说，自变量应与ln（P/1-P）呈线性关系。当然，这种情形主要针对多分类变量和连续变量。对于二分类变量就无所谓了，因为两点永远是一条直线。
这里举一个例子。某因素y与自变量x之间关系分析，y为二分类变量，x为四分类变量。如果x的四分类直接表示为1，2，3，4。则分析结果为p=0.07，显示对y的影响在0.05水准时无统计学意义，而如果将x作为虚拟变量，以1为参照，产生x2，x3，x4三个变量，重新分析，则结果显示：x2，x3，x4的p值分别为0.08，0.05和0.03。也就是说，尽管2和1相比无统计学意义，但3和1相比，4和1相比，均有统计学意义。
为什么会产生如此结果？实际上如果仔细分析一下，就可以发现，因为x与logit（y）并不是呈线性关系。而是呈如下图的关系：

这就是导致上述差异的原因。从图中来看，x的4与1相差最大，其次是2，3与1相差最小。实际分析结果也是如此，上述分析中，x2，x3，x4产生的危险度分别为3.1，2.9，3.4。
因此，一开始x以1，2，3，4的形式直接与y进行分析，默认的是认为它们与logit（p）呈直线关系，而实际上并非如此，因此掩盖了部分信息，从而导致应有的差异没有被检验出来。而一旦转换为虚拟变量的形式，由于虚拟变量都是二分类的，我们不再需要考虑其与logit（p）的关系，因而显示出了更为精确的结果。
最后强调一下，如果你对自变量x与y的关系不清楚，在样本含量允许的条件下，最好转换为虚拟变量的形式，这样不至于出现太大的误差。
如果你不清楚应该如何探索他们的关系，也可以采用虚拟变量的形式，比如上述x，如果转换的虚拟变量x2，x3，x4他们的OR值呈直线关系，那x基本上可以直接以1，2，3，4的形式直接与y进行分析。而我们刚才也看到了，x2，x3，x4的危险度分别为3.1，2.9，3.4。并不呈直线关系，所以还是考虑以虚拟变量形式进行分析最好。
总之，虚拟变量在logistic回归分析中是非常有利的工具，善于利用可以帮助你探索出很多有用的信息。
统计的分析策略是一个探索的过程，只要留心，你就会发现在探索数据关系的过程中充满了乐趣，因为你能发现别人所发现不了的隐藏的信息。希望大家多学点统计分析策略，把统计作为一种艺术，在分析探索中找到乐趣。
样本量的估计可能是临床最头疼的一件事了，其实很多的临床研究事前是从来不考虑样本量的，至少我接触的临床研究大都如此。他们大都是想到就开始做，但是事后他们会寻求研究中样本量的依据，尤其是在投文章被审稿人提问之后。可能很少有人想到研究之前还要考虑一下样本够不够的问题。其实这也难怪，临床有临床的特点，很多情况下是很难符合统计学要求的，尤其一些动物试验，可能真的做不了很多。这种情况下确实是很为难的。
本篇文章仅是从统计学角度说明logistic回归所需的样本量的大致估计，不涉及临床特殊问题。
其实不仅logistic回归，所有的研究一般都需要对样本量事前有一个估计，这样做的目的是为了尽可能地得出阳性结果。比如，你事前没有估计，假设你做了20例，发现是阴性结果。如果事前估计的话，可能会提示你需要30例或25例可能会得出阳性结果，那这时候你会不会后悔没有事前估计？当然，你可以补实验，但是不管从哪方面角度来讲，补做的实验跟一开始做得实验可能各种条件已经变化，如果你在杂志中说你的实验是补做的，那估计发表的可能性就不大了。
一般来说，简单的研究，比如组间比较，包括两组和多组比较，都有比较成熟的公式计算一下你到底需要多少例数。这些在多数的统计学教材和流行病学教材中都有提及。而对于较为复杂的研究，比如多重线性回归、logistic回归之类的，涉及多个因素。这种方法理论上也是有计算公式的，但是目前来讲，似乎尚无大家公认有效的公式，而且这些公式大都计算繁琐，因此，现实中很少有人对logistic回归等这样的分析方法采用计算的方法来估计样本量。而更多地是采用经验法。
其实关于logistic回归的样本量在部分著作中也有提及，一般来讲，比较有把握的说法是：每个结局至少需要10例样品。这里说得是每个结局。例如，观察胃癌的危险因素，那就是说，胃癌是结局，不是你的总的例数，而是胃癌的例数就需要这么多，那总的例数当然更多。比如我有7个研究因素，那我就至少需要70例，如果你是1：1的研究，那总共就需要140例。如果1：2甚至更高的，那就需要的更多了。
而且，样本量的大小也不能光看这一个，如果你的研究因素中出现多重共线性等问题，那可能需要更多的样本，如果你的因变量不是二分类，而是多分类，可能也需要更大的样本来保证你的结果的可靠性。
理论上来讲，logistic回归采用的是最大似然估计，这种估计方法有很多优点，然而，一个主要的缺点就是，必须有足够的样本才能保证它的优点，或者说，它的优点都是建立在大样本的基础上的。一般来讲，logistic回归需要的样本量要多于多重线性回归。
最后仍然需要说一句，目前确实没有很好的、很权威的关于logistic回归样本量的估计方法，更多的都是根据自己的经验以及分析过程中的细节发现。如果你没有太大的把握，就去请教统计老师吧，至少他能给你提出一些建议。

7. logistic回归分析是什么？

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。
logistic回归是一种广义线性回归（generalized linear model），因此与多重线性回归分析有很多相同之处。它们的模型形式基本上相同，都具有 w‘x+b，其中w和b是待求参数，其区别在于他们的因变量不同；
多重线性回归直接将w‘x+b作为因变量，即y =w‘x+b，而logistic回归则通过函数L将w‘x+b对应一个隐状态p，p =L(w‘x+b),然后根据p 与1-p的大小决定因变量的值。如果L是logistic函数，就是logistic回归，如果L是多项式函数就是多项式回归。

扩展资料：
Logistic回归模型的适用条件
1、因变量为二分类的分类变量或某事件的发生率，并且是数值型变量。但是需要注意，重复计数现象指标不适用于Logistic回归。
2、残差和因变量都要服从二项分布。二项分布对应的是分类变量，所以不是正态分布，进而不是用最小二乘法，而是最大似然法来解决方程估计和检验问题。
3、自变量和Logistic概率是线性关系
4、各观测对象间相互独立。

8. 怎么判断logistic回归的好坏