"医学多元统计：多元Logistics回归分析原理及应用"

《医学多元统计》课件中介绍了多元logistic回归分析的基本原理、数学模型、方法步骤、系数解释、条件Logistic分析和应用。这种回归分析方法巧妙地解决了因变量是分类型变量的问题，补充了线性回归和广义线性回归分析的不足之处。 在普通的线性回归分析中，因变量y是连续的，而logistic回归分析中，因变量y是分类型变量，与自变量x有关。由于因变量是分类型变量，不能直接应用线性回归分析方法进行解决，这是因为线性回归分析对数据的假设条件严重违背。 为了解决因变量是分类型变量的问题，研究者改变了分析角度，不再直接分析y与x的关系，而是分析y取某个值的概率p与x的关系。通过分析因变量y取某个值的概率p与自变量x的关系，可以找到一个连续函数p=p(x)，使得当x变化时，p的取值范围在[0,1]之间。数学上存在且不唯一满足这个要求的函数，logistic回归模型就是其中之一。 具体的多元logistic回归分析步骤包括确定模型、估计模型参数、模型检验和应用。确定模型时需要选择适当的自变量和因变量，并使用最大似然估计或其他方法估计模型参数。模型检验可以通过拟合优度检验、残差分析等方法进行。应用方面，多元logistic回归分析可以用于预测和解释因变量的概率分布，可以分析各个自变量对因变量的影响，并进行条件分析。 在课件中还介绍了条件Logistic分析，这是一种特殊的多元logistic回归分析，用于在给定一些条件下对因变量进行概率分析。条件Logistic分析可以分析在不同条件下自变量对因变量的影响，并进行条件概率计算。 总而言之，多元logistic回归分析是一种重要的统计方法，可用于分析因变量是分类型变量的情况。它通过转换分析角度，寻找因变量取某个值的概率与自变量的关系，解决了线性回归分析方法的局限性。通过应用多元logistic回归分析，可以更好地理解自变量对因变量的影响，并进行预测和解释。