Logistic逻辑回归也可以看成线性回归的变种，虽然名字带回归二字但实际上他主要用来二分类，区别于线性回归直接拟合目标值，Logistic逻辑回归拟合的是正类和负类的对数几率。
Logistic逻辑回归Logistic逻辑回归模型线性回归模型简单，对于一些线性可分的场景还是简单易用的。Logistic逻辑回归也可以看成线性回归的变种，虽然名字带回归二字
Cox比例风险模型也是多因素回归模型的一种，在考虑结局时，还加入了时间因素的影响。列线图（Alignment Diagram），又称诺莫图（Nomogram图），用来把多因素回归分析结果（logistic回归和cox回归）用图形方式表现出来，将多个预测指标进行整合，然后采用带有刻度的线段，按照一定的比例绘制在同一平面上，从而用以表达预测模型中各个变量之间的相互关系。根据模型中各个影响因素对结局变量
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2023-08-11 13:35:39
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Logistic回归模型在临床应用十分广泛，可以用于预测、诊断等。上次我们说了COX回归使用C-index进行外部验证，今天我们来说说Logistic回归使用AUC进行外部验证。Logistic回归模型同样也要进行校准度和区分度的评价，关于校准度和区分度的概念就不说了，自行百度把。 首先我们得选出两个相同指标的数据集，一个用于建模，一个用于验证，我发现R语言的survival数据集刚好自带了两个数
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2023-08-01 13:14:19
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我们已经看到了如何考虑风险敞口，计算包含风险敞口的多个数量（经验均值和经验方差）的非参数估计量。让我们看看如果要对二项式变量建模。这里的模型如下：未观察到该期间的索赔数量 索偿的数量 考虑一种情况，其中关注变量不是索偿的数量，而仅仅是索偿发生的标志。然后，我们希望将事件模型对比，解释为不发生和发生。鉴于我们只能观察vs 。利用泊松过程模型，我们可以获得 这意
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2023-10-08 19:55:57
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在日常学习或工作中经常会使用线性回归模型对某一事物进行预测，例如预测房价、身高、GDP、学生成绩等，发现这些被预测的变量都属于连续型变量。然而有些情况下，被预测变量可能是二元变量，即成功或失败、流失或不流失、涨或跌等，对于这类问题，线性回归将束手无策。这个时候就需要另一种回归方法进行预测，即Logistic回归。一、Logistic模型简介Logistic回归模型公式如
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2023-06-16 20:30:53
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本笔记中原始数据及代码均来源于李东风先生的R语言教程，在此对李东风先生的无私分享表示感谢。模型当因变量Y是零壹变量时，即Y表示分两类的类别，取值1和0， 我们关心的是P(Y=1)。这是一个区间[0,1]内的值。 如果把Y当作一般因变量做线性回归， 会给出不合理的结果，比如负值， 另外线性回归假定误差项为正态分布在这里也不适用。为此考虑广义的回归模型(广义线性
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2023-10-25 04:46:28
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一个出色的临床预测模型需要具备高度的区分能力和校准性。区分能力反映了模型区别不同结果能力的效果，其核心评价指标包括ROC曲线下面积（AUC）和C指数，校准性则指模型预测的准确度，它通过比较预测结果和实际发生情况之间的吻合程度来衡量。这种一致性反映了模型对于绝对风险预测的精确性，通常采用Hosmer-Lemeshow拟合优度测试来评价。校准曲线是将Hosmer-Lemeshow测试结果可视化的方法，
# R语言 logistic回归实现教程
## 概述
在这篇文章中，我们将学习如何使用R语言实现logistic回归模型。logistic回归是一种常用的分类算法，用于预测二分类问题。我们将逐步介绍整个实现过程，并提供相应的代码和注释解释。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[数据准备] --> B[拆分数据集]
B --> C[模型训练]
原创
2023-08-31 09:20:29
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当涉及到二分类时，我们第一想到的就是logistic回归。前面也讲解过其他的二分类其的构建。本文主要分享logistic有关的二分类，无序多分类，有序多分类和条件logistic回归。本文因没有配图，略显枯燥，建议在运行本代码的过程中1.全神贯注，盯住每一个结果；2.建议对统计学知识有一个自学或复习，甚至建议各位朋友找到相关关于logistic回归的帖子或教材，配合着学习/理解，同时大家多多交流。
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2023-09-07 23:07:46
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RCS Logistic R语言是一种用于运输和物流管理的统计分析方法。它可以帮助企业优化物流运输和仓储过程，提高效率并降低成本。在本文中，我们将介绍RCS Logistic R语言的基本原理和应用，并给出一些代码示例。
RCS Logistic R语言基于R语言平台，结合了统计学、运筹学和计算机科学的理论和技术。它使用数学模型和算法来分析和优化物流系统中的运输和仓储问题。RCS Logisti
我们已经讲过怎么使用R语言进行logistic回归并做内部验证，今天来讲讲怎么使用Stata来做logistic回归并做内部验证，Stata较R来说的优势是操作相对简单，可以界面操作，比SPSS功能又强大一些，废话不多说，进入正题。 还是使用既往我们的乳腺癌数据，我们先来看看数据： age表示年龄，pathsize表示病理肿瘤大小（厘米），lnpos表示腋窝淋巴结阳性，histgrad表示病理组织
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2023-08-12 20:33:51
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文章目录前言一、多因素logistic回归分析1. 数据准备2. 回归分析 前言logistic回归分析是医学统计分析过程中常用的一种影响因素分析的方法，最常用的是二元logistic回归分析，即以二分类数据为因变量的logistic回归分析。上次已经和大家分享了批量进行logistic回归分析的代码，接下来将分享多因素logistic回归分析的代码。一、多因素logistic回归分析多因素lo
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2023-08-17 17:50:41
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数据分析师常需要基于一组预测变量预测一个二分类问题，如根据个人信息和财务历史记录预测其是否会还贷等。有监督学习领域中包含许多可用于分类的方法，如逻辑回归，决策树，随机森林，支持向量机，神经网络等。本文主要介绍用R实现几种分类模型，采用相同的数据集，因此可以直接比较各个方法的结果，对于模型数学原理不做详细讨论。主要内容数据准备逻辑回归决策树分类随机森林集成分类支持向量机模型评价分类准确性1 数据准备
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2023-09-30 11:06:53
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如果你觉得对你有帮助，欢迎转发输入1： mulilogit "mulilogit.csv",header=T)结果1： type freq输入2： Table = xtabs(freq~ grade + ki67+type,data=mulilogit)
ftable(Table)结果2： type 大细胞癌 鳞癌 腺癌输入3： repdata <结果3： grade输入4： $grade
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2023-08-22 22:14:57
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Logistic回归，也称为Logit模型，用于对二元结果变量进行建模。在Logit模型中，结果的对数概率被建模为预测变量的线性组合。例子例1. 假设我们对影响一个政治候选人是否赢得选举的因素感兴趣。结果（因）变量是二元的（0/1）；赢或输。我们感兴趣的预测变量是花在竞选上的钱，花在竞选上的时间，以及候选人是否是现任者。例2. 一个研究者对GRE（研究生入学考试成绩）、GPA（
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2023-09-14 15:52:25
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逻辑回归对用户收入进行预测 对于某企业新用户，会利用大数据来分析该用户的信息来确定是否为付费用户，弄清楚用户属性，从而针对性的进行营销，提高运营人员的办事效率。对于付费用户预测，主要是思考收入由哪些因素推动，再对每个因素做预测，最后得出付费预测。这其实不是一个财务问题，是一个业务问题。流失预测。这方面会偏向于大额付费用户，提取额特征向量运用到应用场景的用户流失和预测里面去。 方
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2023-10-08 19:02:12
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当涉及到二分类时，我们第一想到的就是logistic回归。前面也讲解过其他的二分类其的构建。本文主要分享logistic有关的二分类，无序多分类，有序多分类和条件logistic回归。本文因没有配图，略显枯燥，建议在运行本代码的过程中1.全神贯注，盯住每一个结果；2.建议对统计学知识有一个自学或复习，甚至建议各位朋友找到相关关于logistic回归的帖子或教材，配合着学习/理解，同时大家多多交流。
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2023-12-25 11:21:39
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浅谈二分类回归模型 COX回归分析不少见，但是简单异性的以二分类结局进行的回归分析更多，由于研究设计的研究便行，也是初次投稿的小白们比较理想的选择对象，二者的过程基本相似，但所用函数略有区别，从浅到深，先以二分类结局的Logistic回归为例，讲解一下案例数据说明有一组102例患者，来分析6个变量（old+bedridden time +EN +&nb
（2017-06-25 银河统计）前言 程序中日志文件（log文件）一般有两个目的：查询历史操作发现问题和显示程序运行状态。好的日志记录方式可以提供我们足够多定位问题的依据。日志记录大家都会认为简单，但如何通过日志可以高效定位问题并不是简单的事情。这里以R语言的logging包为例，先介绍相关知识点，然后辅以代码示例，介绍logging包的相关应用，总结如何用R语言写好日志，希望对自己和大家有所
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2023-07-25 22:32:54
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Logistic regression （逻辑回归）是当前业界比较常用的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性。比如某用户购买某商品的可能性，某病人患有某种疾病的可能性，以及某广告被用户点击的可能性等。（注意这里是：“可能性”，而非数学上的“概率”，logisitc回归的结果并非数学定义中的概率值，不可以直接当做概率值来用。该结果往往用于和其他特征值加权求和，而非直接相乘）
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2023-05-29 13:58:55
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