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主成分logistic回归模型在消除数据多重共线性中的应用

ISSN号：1002-3674
期刊名称：《中国卫生统计》
时间：0
分类：R161.7[医药卫生—公共卫生与预防医学] R195.1[医药卫生—卫生统计学;医药卫生—卫生事业管理;医药卫生—公共卫生与预防医学]
作者机构：[1]广西医科大学公共卫生学院流行病学教研室＆艾滋病研究中心,530021
相关基金：国家自然科学基金（No.30760218）

作者：苏齐鉴[1], 臧宁[1], 肖信[1], 邓伟[1], 闭志友[1], 岑平[1], 吴书志[1], 梁浩[1]

关键词： LOGISTIC回归模型, 多重共线性, 主成分, 最大似然法, 回归分析法, 协方差矩阵, 回归方法, 回归系数

中文摘要：

logistic回归分析法是一种应用最大似然法估计回归系数的回归方法，它不要求变量服从协方差矩阵相等和残差项服从正态分布，因而流行病学研究得到广泛的应用。logistic回归要求模型的解释变量之间不能具有线性的函数关系，然而，在很多研究中，各变量常常不是独立存在的，而是存在一定程度的线性依存关系，这一现象称作多重共线性（multi—collinearity）。多重共线性关系常增大估计参数的标准误，

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