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題 名 | 多元羅吉式迴歸係數的最大可能性估計、顯著性考驗以及多元羅吉式迴歸分析模式的適合度考驗=The Maximum Likelihood Estimation of Logistic Regression Coefficients and the Test of Goodness of FIT for Multiple Logistic Regression Model |
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作 者 | 林清山; | 書刊名 | 測驗年刊 |
卷 期 | 45:1 1998.01[民87.01] |
頁 次 | 頁181-200 |
分類號 | 319.51 |
關鍵詞 | 多元羅吉式迴歸; 二分效標變項; 最大可能性估計法; 羅吉; 優勝率; 勝算; Multiple logistic regression; Dichotomous criterion variable; Maximum likelihood estimation; MLE; Logit; Odds; |
語 文 | 中文(Chinese) |
中文摘要 | 羅吉式迴歸分析(logistic regression analysis) 是一種其效標變項為二分變 項(事件發生以 Y=1 表示,不發生以 Y=0 表示)而且可以計算每一受試者某事件發生的概 率估計值之迴歸分析法。在這種羅吉式迴歸分析式中,預測變項與效標變項的概率估計值之 間形成 S 形曲線(羅吉式曲線)的關係。 因此,一般直線迴歸分析中所用的最小平方法並 不宜用來估計羅吉式迴歸分析模式中迴歸係數。本文的目的在透過理論分析和實例演示,以 說明如何使用「最大可能性估計法」( MLE )來估計多元羅吉式迴歸( multiple logistic regression )模式中的迴歸係收,如何考驗其顯著性,以及如何進行多元羅吉式 迴歸模式的適合度考驗。 |
英文摘要 | The logistic regression analysis is one of the standard method for regression analysis when the criterion variable is a dichotomous variable (e.g. Y=1 represents the presents the presence of heart disease, and Y=0 represents the absence of it). The primary purposes of this article, in addition to the discussion of the basic concept of logistic regression, are to demonstrate:(1) how to estimate logistic regression coefficients, with method of maximum likelihood estimation;(2) how to test the significance of the coefficients, with Wald test;(3) how to test the goodness of fit of the logistic regression model. A numerical example was used for these purposes and a plot of S-shaped logistic regression curve was formed to demonstrate how to estimate the conditional probability that the outcome characteristic will occur. |
本系統中英文摘要資訊取自各篇刊載內容。