二项分类反应变量logistic回归的练习题.doc

1. 为了探讨冠心病发生的相关危险因素，某研究者对18例冠心病病人和22例正常对照进行病例-对照研究。自变量为高血压史（X1，无=0、有=1）、吸烟（X2，不吸=0、吸=1）、高血脂史（X3，无=0、有=1）、体重指数（X4，“<24”=1、“24~”=2、“26~”=3）、年龄（X5，岁），因变量为是否患冠心病（Y，否=0、是=1）。试用该数据进行logistic回归分析。
编号
X1
X2
X3
X4
X5
Y
1
1
0
0
1
63
0
2
0
0
0
1
46
0
3
1
1
0
1
52
0
4
0
1
0
1
49
0
5
0
1
0
1
59
0
6
0
1
0
2
61
0
7
0
0
0
1
52
0
8
0
1
1
1
68
0
9
0
0
0
1
48
0
10
0
1
0
1
42
0
11
0
0
0
1
43
0
12
0
0
0
2
38
0
13
1
1
0
1
68
0
14
0
1
0
1
60
0
15
0
1
0
3
41
0
16
0
1
0
1
47
0
17
0
1
0
1
43
0
18
1
1
1
1
63
0
19
0
0
0
1
49
0
20
0
1
1
1
50
0
21
1
0
1
3
46
0
22
1
0
1
2
53
0
23
1
1
0
2
50
1
24
0
1
1
2
62
1
25
0
1
1
1
50
1
26
0
1
0
1
48
1
27
0
0
1
1
49
1
28
0
1
0
1
46
1
29
1
1
1
1
51
1
30
1
1
1
1
60
1
31
1
1
1
1
62
1
32
0
0
0
1
63
1
33
1
1
1
2
52
1
34
1
1
0
2
58
1
35
1
1
0
1
57
1
36
1
1
1
2
59
1
37
0
1
1
3
71
1
38
1
1
1
3
62
1
39
1
1
1
3
68
1
40
0
1
1
1
56
1
采用SPSS软件进行操作并回答以下问题（学会SPSS中的多元logistic回归分析过程，学会针对以下问题找到SPSS分析结果中的不同内容，并能解释）：
（1）采用逐步法进行分析，写出logistic回归方程；
Variables in the Equation

B
S.E.
Wald
df
Sig.
Exp(B)
Step 1a
x3
1.917
.713
7.222
1
.007
6.800
Constant
-1.041
.475
4.810
1
.028
.353
a. Variable(s) entered on step 1: x3.

LogitP=-1.041+1.917X3
（2）回归方程的拟合优度如何评价？
Model Summary
Step
-2 Log likelihood
Cox & Snell R Square
Nagelkerke R Square
1
46.999a
.182
.244
a. Estimation terminated at iteration number 4 because parameter estimates changed by less than .001.
-2倍的似然对数值=46.999
（3）哪些变量是冠心病的相关危险因素？它们的危险强度多大？
Variables in the Equation

B
S.E.
Wald
df
Sig.
Exp(B)
Step 1a
x3
1.917
.713
7.222
1
.007
6.800
Constant
-1.041
.475
4.810
1
.028
.353
a. Variable(s) entered on step 1: x3.

X3（高血脂史）是冠心病的相关危险因素，危险强度为6.800
（4）用所建立的logistic回归模型对该40例研究对象进行预测分类。
Y PRE_1 PGR_1
0.0 0.26098 0.0
0.0 0.26098 0.0
0.0 0.26098 0.0
0.0 0.26098 0.0
0.0 0.26098 0.0
0.0 0.26098 0.0
0.0 0.26098 0.0
0.0 0.71762 1.0
0.0 0.26098 0.0
0.0 0.26098 0.0
0.0 0.26098 0.0
0.0 0.26098 0.0
0.0 0.26098 0.0
0.0 0.26098 0.0
0.0 0.26098 0.0
0.0 0.26098 0.0
0.0 0.26098 0.0
0.0 0.71762 1.0
0.0 0.26098 0.0
0.0 0.71762 1.0
0.0 0.71762 1.0
0.0 0.71762 1.0
1.0 0.26098 0.0
1.0 0.71762 1.0
1.0 0.71762 1.0
1.0 0.26098 0.0
1.0 0.71762 1.0
1.0 0.26098 0.0
1.0 0.71762 1.0
1.0 0.71762 1.0
1.0 0.71762 1.0
1.0 0.26098 0.0
1.0 0.71762 1.0
1.0 0.26098 0.0
1.0 0.26098 0.0
1.0 0.71762 1.0
1.0 0.71762 1.0
1.0 0.71762 1.0
1.0 0.71762 1.0
1.0 0.71762 1.0
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