Научная статья

Как понимать анализ логистической регрессии

Understanding logistic regression analysis

Biochemia Medica
10.11613/BM.2014.003
Полный текст Открыть в журнале PubMed PMC
FWCI: 11.3FWCI — Field-Weighted Citation Impact (индекс цитируемости с поправкой на область науки). 1.0 = среднее, > 1 = выше среднего · Процитировано: 1101 · Лицензия: Неизвестна
Цитирование по годам: 2026: 95 · 2025: 209 · 2024: 245 · 2023: 212 · 2022: 202

Аннотация

Логистическую регрессию используют для расчёта отношения шансов при наличии более чем одной объясняющей переменной. Эта процедура во многом сходна с множественной линейной регрессией, за исключением того, что зависимая переменная имеет биномиальное распределение. В результате оценивают влияние каждой переменной на отношение шансов наступления изучаемого события. Главное преимущество метода заключается в возможности избежать влияния смешивающих факторов за счёт совместного анализа всех переменных. В этой статье на примерах объясняется процедура логистической регрессии, чтобы сделать её максимально понятной. После определения метода рассматриваются основные принципы интерпретации результатов и некоторые специальные вопросы.

Переведем эту статью за 1 час

Загрузите PDF, а мы сделаем полный перевод, краткий конспект и красивую инфографику.

Попробовать бесплатно →

Также в Подтеме: еженедельные литобзоры, база международных клинреков и конспекты свежих мед. статей и подкастов каждый день.