二元logistic模型（logistic模型）

發(fā)布時(shí)間：2025-12-18 | 來源：互聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)載和整理

1、logistic回歸又稱logistic回歸分析，主要在流行病學(xué)中應(yīng)用較多，比較常用的情形是探索某疾病的危險(xiǎn)因素，根據(jù)危險(xiǎn)因素預(yù)測(cè)某疾病發(fā)生的概率，等等。

2、例如，想探討胃癌發(fā)生的危險(xiǎn)因素，可以選擇兩組人群，一組是胃癌組，一組是非胃癌組，兩組人群肯定有不同的體征和生活方式等。

3、這里的因變量就是是否胃癌，即“是”或“否”，為兩分類變量，自變量就可以包括很多了，例如年齡、性別、飲食習(xí)慣、幽門螺桿菌感染等。

4、自變量既可以是連續(xù)的，也可以是分類的。

5、通過logistic回歸分析，就可以大致了解到底哪些因素是胃癌的危險(xiǎn)因素。

6、logistic回歸與多重線性回歸實(shí)際上有很多相同之處，最大的區(qū)別就在于他們的因變量不同，其他的基本都差不多，正是因?yàn)槿绱?，這兩種回歸可以歸于同一個(gè)家族，即廣義線性模型（generalized linear model）。

7、這一家族中的模型形式基本上都差不多，不同的就是因變量不同，如果是連續(xù)的，就是多重線性回歸，如果是二項(xiàng)分布，就是logistic回歸，如果是poisson分布，就是poisson回歸，如果是負(fù)二項(xiàng)分布，就是負(fù)二項(xiàng)回歸，等等。

8、只要注意區(qū)分它們的因變量就可以了。

9、logistic回歸的因變量可以是二分類的，也可以是多分類的，但是二分類的更為常用，也更加容易解釋。

10、所以實(shí)際中最為常用的就是二分類的logistic回歸。

11、logistic回歸的主要用途：一是尋找危險(xiǎn)因素，正如上面所說的尋找某一疾病的危險(xiǎn)因素等。

12、二是預(yù)測(cè)，如果已經(jīng)建立了logistic回歸模型，則可以根據(jù)模型，預(yù)測(cè)在不同的自變量情況下，發(fā)生某病或某種情況的概率有多大。

13、三是判別，實(shí)際上跟預(yù)測(cè)有些類似，也是根據(jù)logistic模型，判斷某人屬于某病或?qū)儆谀撤N情況的概率有多大，也就是看一下這個(gè)人有多大的可能性是屬于某病。

14、這是logistic回歸最常用的三個(gè)用途，實(shí)際中的logistic回歸用途是極為廣泛的，logistic回歸幾乎已經(jīng)成了流行病學(xué)和醫(yī)學(xué)中最常用的分析方法，因?yàn)樗c多重線性回歸相比有很多的優(yōu)勢(shì)，這些優(yōu)勢(shì)將在以后的文章中一一介紹。

15、本篇文章主要是先讓大家對(duì)logistic回歸有一個(gè)初步的了解，以后會(huì)對(duì)該方法進(jìn)行詳細(xì)的闡述。