您好，Logistic回归分析计算方法http
logistic回归又称logistic回归分析，主要在流行病学中应用较多，比较常用的情形是探索某疾病的危险因素，根据危险因素预测某疾病发生的概率等等。例如，想探讨胃癌发生的危险因素，可以选择两组人群，一组是胃癌组，一组是非胃癌组，两组人群肯定有不同的体征和生活方式等。
这里的因变量就是是否胃癌，即“是”或“否”，为两分类变量，自变量就可以包括很多了，例如年龄、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。通过logistic回归分析，就可以大致了解到底哪些因素是胃癌的危险因素。 目 录 1概述 2主要用途 2。
1 一是寻找危险因素 2。2 二是预测 2。3 三是判别 3案例分析 4其他信息 1概述 logistic回归与多重线性回归实际上有很多相同之处，最大的区别就在于他们的因变量不同，其他的基本都差不多，正是因为如此，这两种回归可以归于同一个家族，即广义线性模型（generalized linear model）。
这一家族中的模型形式基本上都差不多，不同的就是因变量不同，如果是连续的，就是多重线性回归，如果是二项分布，就是logistic回归，如果是poisson分布，就是poisson回归，如果是负二项分布，就是负二项回归，等等。只要注意区分它们的因变量就可以了。
logistic回归的因变量可以是二分类的，也可以是多分类的，但是二分类的更为常用，也更加容易解释。所以实际中最为常用的就是二分类的logistic回归。 2主要用途 一是寻找危险因素 正如上面所说的寻找某一疾病的危险因素等。 二是预测 如果已经建立了logistic回归模型，则可以根据模型，预测在不同的自变量情况下，发生某病或某种情况的概率有多大。
三是判别 实际上跟预测有些类似，也是根据logistic模型，判断某人属于某病或属于某种情况的概率有多大，也就是看一下这个人有多大的可能性是属于某病。 这是logistic回归最常用的三个用途，实际中的logistic回归用途是极为广泛的，logistic回归几乎已经成了流行病学和医学中最常用的分析方法，因为它与多重线性回归相比有很多的优势，这些优势将在以后的文章中一一介绍。
本篇文章主要是先让大家对logistic回归有一个初步的了解，以后会对该方法进行详细的阐述。
答：你说的是专业吗？工程管理针对性更强，商务管理更职业化一些。详情>>
答：介绍上市和普通IPO都是境外较为常见的上市模式，只是国内A股市场 还没有类似的模式。两者最直接的区别在于介绍上市没有“公开招股” 一环， 所以： (1) IPO...详情>>
答：大盘破了中短线位,五连阴了,接下来 该反弹了！次新股、二线蓝筹股有机会！详情>>
