可以通过什么代码可以完成adjusted or以及其90%CI和p值
时间: 2024-01-15 17:02:47 浏览: 16
完成校正后的调整比值(Adjusted Odds Ratio)以其90%置信区间和p值的计算,你可以使用统计软件或编程语言来进行分析。以下是使用Python进行回归分析的示例代码:
```python
import statsmodels.api as sm
# 假设你已经准备好了自变量和因变量的数据,分别存储在X和y中
# 添加截距项
X = sm.add_constant(X)
# 拟合logistics回归模型
model = sm.Logit(y, X)
result = model.fit()
# 计算调整后的比值
adjusted_odds_ratio = np.exp(result.params)
# 计算90%置信区间
conf_int = result.conf_int(alpha=0.1)
lower_ci = np.exp(conf_int[0])
upper_ci = np.exp(conf_int[1])
# 获取p值
p_values = result.pvalues
# 打印结果
print("Adjusted Odds Ratio:")
print(adjusted_odds_ratio)
print("90% Confidence Interval:")
print(lower_ci, upper_ci)
print("p-values:")
print(p_values)
```
在这个示例代码中,我们使用了statsmodels库来拟合logistics回归模型,并使用其结果来计算调整后的比值、置信区间和p值。你需要将自变量和因变量的数据分别存储在X和y中,并根据实际情况进行调整。
这段代码会输出调整后的比值、90%置信区间和p值。调整后的比值告诉你每个自变量对因变量的影响,置信区间告诉你这个比值的不确定性范围,而p值可以用来判断自变量的影响是否显著。
请注意,这只是一个示例代码,具体的实现可能因你的数据和分析需求而有所不同。你可以根据自己的情况进行调整和修改。
希望这对你有所帮助!如果你还有其他问题,请随时提问。