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综合馆
Logistic模型及其在疾病诊断领域的应用
  • 摘要

    Logistic回归模型是一种广义的线性回归分析模型,与多重线性回归分析模型有很多相似之处,经常用于数据的发掘,疾病的诊断,经济风险预测等范畴.自变量既有连续的又有分类的.在疾病诊断领域,经过Logistic回归分析,能够得到自变量的权重,从而可以大概了解究竟哪些要素是能够引发疾病的危险因素.同时按照该权重能够预测出一个人患病的可能性.本文通过研究条件Logistic模型来对肺癌等疾病的致病因素进行预测,对Logistic模型有一个较具体的理解,从而提出疾病预防中的建议.通过二分类Logistic回归模型、多分类Logistic回归模型的SPSS软件分析某医疗设备对于某疾病康复速度的影响.

  • 作者

    聂竞飞  李玉玲 

  • 作者单位

    北京师范大学珠海分校 应用数学学院,广东 珠海,519085

  • 刊期

    2018年4期

  • 关键词

    二分类Logistic回归模型  条件Logistic回归模型  有序Logistic回归模型  无序多分类Logistic回归模型  经济预测  疾病诊断 

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3.228.24.192