第五章 Logistic回归:本章介绍Logistic回归模型的建立、参数估计、假设检验、变量筛选方法、应用及其注意事项。5.1Logistic回归模型:介绍数据形式、模型表达式及参数估计方法。
5.2Logistic回归的统计推断:介绍回归方程的参数估计和假设检验及评价。
5.3Logistic回归的实例分析:用实例介绍Logistic模型及结果解释。
5.4Logistic回归的应用及其注意事项:介绍Logistic回归模型的应用,包括危险因素分析、临床试验数据分析预测和判别;介绍Logistic回归分析的注意事项。
5.1Logistic回归模型:介绍数据形式、模型表达式及参数估计方法。
5.2Logistic回归的统计推断:介绍回归方程的参数估计和假设检验及评价。
5.3Logistic回归的实例分析:用实例介绍Logistic模型及结果解释。
5.4Logistic回归的应用及其注意事项:介绍Logistic回归模型的应用,包括危险因素分析、临床试验数据分析预测和判别;介绍Logistic回归分析的注意事项。
[单选题]Logistic回归不可用于( )。 选项:[校正混杂因素
, 影响因素分析
, 分类预测
, 判别分析
, 通过反应变量控制解释变量
]
[单选题]Logistic回归与多重线性回归比较,下列正确的是( )。 选项:[Logistic回归的自变量必须是分类变量
, Logistic回归与多重线性回归的反应变量都可以是分类变量
, 多重线性回归的自变量必须是分类变量
, 多重线性回归的反应变量是分类变量
, Logistic回归的反应变量是分类变量
]
[单选题]Logistic回归系数b和优势比OR的关系是( )。 选项:[b和OR之间不存在数量转换关系
, b和OR反号
, b=0,OR=0
, b>0,OR>1
, b和OR同号
]
[单选题]关于Logistic回归的自变量赋值,以下说法正确的是( )。 选项:[对有序多分类自变量进行赋值,无需设置为哑变量
, 无论自变量为何种类型,均可随意赋值
, 对无序多分类自变量进行赋值,无需设置为哑变量
, 对二分类自变量进行赋值,如果赋值相反,对偏回归系数的符号没有影响
, 对二分类反应变量进行赋值,如果赋值相反,则所得偏回归系数的符号相反
]
[多选题]Logistic回归模型中的同一自变量的偏回归系数b和优势比OR之间的关系是( )。 选项:[b和OR之间不存在数量转换关系
, b>0,OR>1
, b<0,OR<1
, b和OR之间存在数量转换关系,OR=exp(b)
, B=0,OR=1
]
[多选题]多重线性回归相比较,以下说法正确的是( )。 选项:[Logistic回归要求反应变量与自变量之间存在非线性关系
, Logistic回归回归系数和模型的假设检验不可采用方差分析
, Logistic回归系数的估计方法采用最大似然估计
, Logistic回归的自变量既可以是分类变量,也可以是定量变量
, Logistic回归的反应变量必须是分类变量
]
[判断题]Logistic回归是研究定量反应变量与一些影响因素之间关系的一种多变量分析方法。( ) 选项:[对, 错]
[判断题]Logistic回归的自变量可以必须是分类变量。( )选项:[错, 对]
[判断题]Logistic回归利用最大似然估计方法进行模型的参数估计。( )选项:[错, 对]

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