简要说明Logistic回归的应用。

简要说明Logistic回归的应用。

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分析因变量为二分类变量的资料应采用()。 A、简单线性回归模型B、多重线性回归模型C、logistic回归D、线性相关E、以上都可以
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按照研究设计类型logistic回归可分为()。 A、非条件logistic回归B、条件logistic回归C、二者都有D、区组logistic回归E、相关logistic
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采用logistic多元回归分析A．B．C．D．E．
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关于Logistic回归和SVM,以下说法错误的是?( ) A.Logistic回归可用于预测事件发生概率的大小B.Logistic回归的目标函数是最小化后验概率C.SVM的目标的结构风险最小化D.SVM可以有效避免模型过拟合
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常见的用于预测 Y 为分类变量的回归方法有（）A、伽玛回归B、泊松回归C、Logistic回归D、Probit回归
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关于逻辑回归分析（logistic regrssion modle）说法正确的是（）A、逻辑回归的因变量为数值变量B、逻辑回归的因变量为定性变量C、逻辑回归的自变量是定性变量D、逻辑回归的因变量只能有两种取值
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什么是回归模型的设定偏误？简要说明其后果。
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单性状育种估计中回归系数bAP的计算式并简要说明。
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当Logistic回归系数为正值时，说明该因素是保护因素；为负值时，说明该因素是危险因素。
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如何评价与比较Logistic回归模型的拟合情况？
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Logistic回归对有序自变量应如何处理？
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Logistic回归的适用范围是什么？应当注意哪些问题？
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生存分析常用的统计方法有（）。A、logistic回归分析B、Cox回归分析C、多重线性回归分析D、寿命表法E、Kaplan-Meier法
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LOGISTIC回归主要用于分析应变量为两类结局的资料。
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分类变量赋值不同对logistic回归有何影响？ 分析结果一致吗？
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Logistic回归与多元线性回归有何不同？两种方法各有何特点？
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两分类Logistic回归模型的一般定义中，因变量（Y）是0～1变量。
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多重线性回归、Logistic回归和Cox回归都可应用于（）。A、预测自变量B、预测因变量Y取某个值的概率πC、预测风险函数hD、筛选影响因素（自变量）
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Logistic回归分析中注意事项。
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Logistic回归分析可使用哪些类型的自变量？
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logistic回归分类
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目前现代流行病学危险因素研究的首选方法是（）A、可直线化的曲线回归分析B、时间序列分析C、COX半参数回归分析D、多元逐步Logistic回归分析
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Cox回归与logistic回归都可作临床研究中的预后分析，两者的主要区别何在？
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问答题简要介绍逐步回归的基本思想和步骤，实际应用中，如何确定最优的回归方程？
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