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logistic回归中数据过度离散及其软件处理
引用本文:郭海强,程大丽,黄德生,关鹏,周宝森.logistic回归中数据过度离散及其软件处理[J].中国医科大学学报,2005,34(2):144-145,166.
作者姓名:郭海强  程大丽  黄德生  关鹏  周宝森
作者单位:1. 中国医科大学中国卫生统计编辑部,辽宁,沈阳,110001
2. 附属第二医院妇产科
3. 基础医学院数学教研室
4. 公共卫生学院流行病学教研室
摘    要:目的:解决logistic回归分析中,乳腺疾病调查数据过度离散问题.方法:利用SPSS软件提供的NOMREG过程,通过离散参数Deviance X2和Pearson X2指标判断数据中是否存在过度离散现象,并估计离散参数,重新估计回归系数的标准误及Wald X2统计量等指标.结果:在乳腺炎数据中,X2Pear()6.428,X2Deviance=5.822,所估计的离散参数分别为2.143和1.941,均大于1,说明该数据存在过度离散现象,通过NOMREG过程增大了系数标准误,减小了Wald X2值,从而增大了P值.结论:使用NOMREG过程能够较好地检验及解决logistic回归数据过度离散问题.

关 键 词:logistic回归  过度离散  离散参数
文章编号:0258-4646(2005)02-0144-02

Overdispersion in logistic regression and software processing
GUO Hai-qiang,CHENG Da-li,HUANG De-sheng,GUAN Peng,ZHOU Bao-sen.Overdispersion in logistic regression and software processing[J].Journal of China Medical University,2005,34(2):144-145,166.
Authors:GUO Hai-qiang  CHENG Da-li  HUANG De-sheng  GUAN Peng  ZHOU Bao-sen
Abstract:
Keywords:logistic regression  overdispersion  dispersion parameter
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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