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发帖数: 17 | 1 关于logit和Logistic Regression:
对于binary data的regression, 最常用的就是Ronna写的logistic regression model.
那就是dependent variable Y 和independent variable X 之间的关系是:
logit{P(Y=1)}=log{p/(1-p)}=\beta_0+\beta_1 X.
人们之所以用logit link,是因为其拥有其它link无与伦比的优越性:它使modelz中\beta_1
具有odds ratio的解释.odds ratio可是个好东西,为什么呢?是因为无论在prosepective
study还是在retrospective study中,它都可以用来measure association.这也是logistic
regression model的优越性所在. |
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