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logistic回归案例分析,贝叶斯回归案例分析

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数据处理与分析: Logistic单因素与多因素分析 。和其他多元回归方法一样，Logistic 回归模型也对多元共线性敏感，至于若干Loistic和probit，说实话，我不太了解，我在书上所学的并没有把重点放在他们身上，案例 分析并不常见，用spss处理数据回归-3/，数据路径:/data/iris.data数据格式:数据解释:1 。引入头文件feature_selection是包feature_selection中用于特征选择的一种方法，Chi2卡方检验是feature_selection中的一种方法，它帮助我们在SelectKBest中选择k个最佳特征 。
1、高血压病危险因素病例对照研究实例——公卫流行病学【logistic回归案例分析,贝叶斯回归案例分析】目的:探讨高血压的危险因素 。方法:配对病例对照研究 。资料来源:按JNC诊断标准诊断高血压患者l21例，采用L: 1配对方法从患者同事和邻居中随机抽取121名健康人作为对照 。匹配条件:性别相同 ， 民族相同，单位或居住区域相同，年龄差小于5岁 。资料收集:经过专门培训的调查人员通过直接询问的方式填写统一的调查问卷 。调查因素:性别、年龄、文化程度、经济收入、吸烟、饮酒、精神因素、饮食因素、肥胖和体重指数、家族史等 。
数据处理与分析: Logistic单因素与多因素分析 。指标:or、卡方值等参数 。结果:平衡检验表明 ， 病例组与对照组具有可比性 。logistic回归分析显示，吸烟、食盐、肥胖、高体重指数、高经济收入、高脂饮食、遗传因素等11个因素是高血压的危险因素，而体育锻炼、蔬菜水果是保护因素 。经济收入与吸烟、饮酒、高脂饮食和肥胖有协同效应，体重指数与家族史有交互效应 。
2、SPSS多元统计 分析方法及应用的目录第一章spss概述1.1 SPSS 17.0概述1.1 SPSS 17.0的特点1.1.2spss不同版本SPSS的特点比较1.2spss数据的管理1.2.1变量属性的定义1.2.2案例识别1.2.3数据的排序1.2.4数据的转置1.2.5数据的重组1.2.6数据文件的合并1 .1.3.1spss数据的预处理1.3.1spss表达式和函数1.3.2变量计算1.3.3选择病例1.3.4病例计数和加权1.3.5病例排序1.3.6数据记录1 . 3 . 7 SPSS的其他功能1.4基本统计分析1.4.1基本 。1.4.3描述性分析1.4.4探索性分析1.4.5比率分析1.4.6pp图1.4.7qq图1.4.8基本统计学/11例题1.5本章思维问题总结2.1假设检验2.1常见分布与参数估计2.1.1多元正态分布相关的几种概率分布2.1.2参数估计2
3、06决策树- 案例一-鸢尾花数据分类、卡方检验这次案例还是用虹膜数据分类数据 。数据路径:/data/iris.data数据格式:数据解释:1 。介绍头文件feature_selection是包feature_selection中用于特征选择的方法，帮助我们在k个最佳特征feature_selection chi2卡方检验中选择方法，也就是说使用chi2方法帮助我们在选择中选择最佳的k个最佳特征 。

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