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多重线性回归的具体应用有什么

发表时间：2024-07-12 03:26:01 来源：网友投稿

1、多重线性回归：用于寻找连续性因变量数值随多个自变量变化而变化的直线趋势;强调因变量为连续变量。如研究肺癌患者某肿瘤标记物的水平(连续变量)是否受年龄、性别、吸烟与否及数量等自变量的影响。

2、Logistic回归：用于分析分类变量(或等级变量)和一些影响因素之间的关系，由于因变量非连续变量，与自变量间失去了线性关系的可能性，于是经过Logit变化，将模型转换为线性关系;强调因变量为分类变量或等级变量。如研究肺癌患病与否(二分类变量)是否受年龄、性别、吸烟与否及数量等自变量的影响。以二分类Logistic回归为例。

3、Cox回归：用于研究多个因素对结局事件的影响;因变量与二分类Logistic回归相似，唯一的区别在于Cox回归的因变量引入了时间因素。如分析肺癌生存时间(二分类变量，含时间因素)是否受年龄、性别、吸烟与否及数量等自变量的影响。

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