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logistic回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。例如，探讨引发疾病的危险因素，并根据危险因素预测疾病发生的概率等。以胃癌病情分析为例，选择两组人群，一组是胃癌组，一组是非胃癌组，两组人群必定具有不同的体征与生活方式等。因此因变量就为是否胃癌，值为"是"或"否"，自变量就可以包括很多了，如年龄、性别、饮食习惯、幽门螺杆菌感染等。自变量既可以是连续的，也可以是分类的。然后通过logistic回归分析，可以得到自变量的权重，从而可以大致了解到底哪些因素是胃癌的危险因素。同时根据该权值可以根据危险因素预测一个人患癌症的可能性。

多变量的logistic回归代码

复旦大学经管——应用Stata做logistic回归，多个教学案例、详细的指导方法

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基于信息量模型与Logistic 回归模型耦合的地质灾害易发性评价

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回归分析的分类 连续型因变量 (y) --- 线性回归分析 多个因变量 (y1,y2…yk) 分类型因变量 (y) ---Logistic 回归分析 时间序列因变量 (t) ---时间序列分析 生存时间因变量 (t) ---生存风险回归分析 路径分析 结构方程模型分析 一个因变量 y 回忆：

【SAS程序】 data eg7_6； input y x1 x2 wt @@ ； cards； 0 0 0 19 …… 2 1 1 5 run； proc logistic descending； model y=x1 x2； weight wt； run；