Question

建立logistic回归模型要求研究个体之间彼此独立，那么彼此不独立时用什么方法分析呢

Answer 1

问：建立logistic回归模型要求研究个体之间彼此独立，那么彼此不独立时用什么方法分析呢

答：您好，亲亲亲，这边是小王老师，您的问题我已经看到了。这边会在5分钟内为您解答

答：您好亲亲，线性回归的模型是求出因变量Y和自变量X之间的线性关系系数β，满足Y=Xβ,此时要求因变量Y是连续的，所以是回归模型。如果因变量Y是离散的话，需要对于这个Y再做一次函数转换，变为g(Y),如果令g(Y)的值在某个实数区间的时候是类别A，在另一个实数区间的时候是类别B，以此类推，就得到了一个分类模型。如果结果的类别只有两种，那么就是一个二元分类模型了。Logistic回归的出发点就是从这来的。比如在信用风险控制中，违约概率的取值是多变的，通过构建虚拟变量Y，设定临界值将违约概率的取值转化为二变量，当违约概率大于临界值时，取值为1，即客户会违约，当违约概率小于临界值时，取值为0，即客户不会违约。现假设在自变量X给定的条件下因变量y=1的概率为p, 记作p=P(y=1|X), 那么y=0的概率为1-p, 把因变量取1和取0的概率比值p/(1-p)称为优势比, 对优势比取自然对数, 则可以得到Sigmoid函数:

问：现在我要分析一个二分类的变量(是否有病)与多个个分类变量（自变量）之间的关系，本来我想用logistic回归分析，但是又想到研究个体患有某病不是独立的，那么我应该用什么方法分析呢

答：您好亲亲，如果是真正的二类变量（如：男女、有无，要输入为1与0），与连续变数度相关，叫「点二系列相关」（point biserial correlation），它是Pearson相关的特例，可以用SPSS的相关来求即可。 如果是人为二类变量（如：及格与不及格），与连续变数度相关，叫「二系列相关」（biserial correlation），在SPSS中无法计算，需要使用其他软件。 如果点二系列相关系数为正，表示1（如男）的成绩较高;如果系数为负（如班委），表示班委的成绩较低。

问：你不是做统计的吧，你是学数学的吗？完全看不懂你在说些什么

答：您好亲亲，以我的解答就是这样的呢，这需要您自己理解~