r做完logistic后提取or值,置信区间,p值

在完成 logistic 回归分析后，我们可以得到模型的 OR 值、置信区间和 p 值。

OR 值（Odds Ratio）用于衡量不同自变量对因变量的影响程度。它是自变量每变动一个单位时，对因变量的几率变化倍数。OR 值越大，表示自变量对因变量的影响越大。

置信区间是对模型参数估计的一种区间估计，表示参数估计值的可信度范围。一般来说，我们会使用95%置信区间，即在统计意义上，我们有95%的把握相信真实的模型参数就在置信区间范围内。

P 值（P-value）是在假设检验中使用的统计量，表示观察到样本数据的情况下，出现原假设所反映的统计现象的概率。在 logistic 回归中，P 值通常用于检验自变量对因变量的影响是否显著，一般来说，P 值小于0.05可以认为自变量对因变量的影响是显著的。

综上所述，在完成 logistic 回归后，我们会关注模型的 OR 值、置信区间和 p 值，通过这些指标来评估模型的效果、自变量对因变量的影响以及模型参数的可信度。

相关问题

R语言中求OR值和置信区间

要求OR值和置信区间，可以使用R语言中的glm函数来拟合logistic回归模型，并使用exp函数将系数转换为OR值。使用confint函数可以计算出模型系数的置信区间，进而求得OR值的置信区间。下面给出一个示例代码：

# 构造数据
set.seed(123)
x <- rnorm(100)
y <- rbinom(100, 1, plogis(0.5 + 0.8 * x))

# 拟合logistic回归模型
fit <- glm(y ~ x, family = binomial)

# 求OR值和置信区间
coef <- exp(coef(fit))
confint <- exp(confint(fit))

# 输出结果
cat("OR value: ", coef[2]/coef[1], "\n")
cat("Confidence interval for OR value: (", confint[2,1]/confint[1,2], ",", confint[2,2]/confint[1,1], ")")

r语言logistic回归没有显示95%置信区间

R语言的glm函数可以用来构建二分类logistic回归模型，其中family参数设置为binomial。但是glm函数本身并没有直接提供计算模型系数的95%置信区间的功能。要获取模型系数的置信区间，可以使用confint函数。confint函数默认提供的是对数优势比的置信区间。所以，你可以使用glm函数构建二分类logistic回归模型，并使用confint函数获取模型系数的95%置信区间。