Logistic回归已广泛应用于医学研究的各个领域，主要概括为一下3个方面：
①筛选危险因素，Logistic回归在疾病病因研究中有较多有点，适用于从众多危险因素中筛选与疾病关系密切的因素，并能对因素间的交互作用做深入分析
②校正混杂因素，Logistic回归模型可以很方便地控制混杂因素的影响，得到校正后优势比的估计值和置信区间，特别适合混杂因素较多时的校正分析
③进行预测与判别，Logistic回归模型是概率性模型，在一定条件下可以用于预测，非条件Logistic回归可以用于预测与判别；条件Logistic回归模型由于无法估计常数项，因而不能用于预测与判别
（简答题）
简要说明Logistic回归的应用。
正确答案
答案解析
略
相似试题
（单选题）
多重线性回归、Logistic回归和Cox回归都可应用于（）。
（判断题）
当Logistic回归系数为正值时，说明该因素是保护因素；为负值时，说明该因素是危险因素。
（简答题）
如何评价与比较Logistic回归模型的拟合情况？
（简答题）
简述多重线性回归、logistic回归和Cox回归三种模型之间的区别与联系。
（简答题）
Logistic回归分析可使用哪些类型的自变量？
（简答题）
Logistic回归分析中注意事项。
（名词解析）
logistic回归分类
（简答题）
Logistic回归的适用范围是什么？应当注意哪些问题？
（简答题）
Logistic回归与多元线性回归有何不同？两种方法各有何特点？
