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Navigation: 使用 Prism 进行回归分析

使用 Prism 进行简单线性回归和简单逻辑回归

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Prism 提供了两种形式的简单回归:简单线性回归和简单逻辑回归。尽管这些分析相互关联,但我们将分别进行讨论。若要进一步了解简单线性回归与简单逻辑回归的异同,请参阅本指南中“回归原理”部分的相关内容(简单线性回归、简单逻辑回归)。

简单线性回归通过数据拟合一条直线,以求得斜率和截距的控制数据。

简单逻辑回归用于估计获得“阳性”结果的概率(当只有两种可能结果时,例如“阳性/阴性”、“成功/失败”或“存活/死亡”等)。

教程:简单线性回归

 求得最佳拟合斜率和截距

根据线性标准曲线进行插值

 建议:何时应使用非线性回归拟合直线

 置信带与预测区间(线性回归)

 绘图技巧:简单线性回归

线性回归与相关性的区别

 如何用一条直线拟合两组数据集

简单线性回归的结果

 斜率和截距

 R²,简单线性回归的拟合优度指标

残差的标准偏差

斜率与零是否存在显著差异?

斜率和截距的比较

在线性回归后进行游程检验

 分析核查清单:简单线性回归

教程:简单逻辑回归

 拟合简单逻辑回归模型

 示例:简单逻辑回归

简单逻辑回归的结果

系数估计值的解读

 X 处于 50% 位置时

 优势比

系数与概率的关系

针对β1的假设检验(P值)

 ROC曲线下面积

 拟合优度指标

 分析核查清单:简单逻辑回归

简单逻辑回归的错误信息

Deming回归

 关键概念:Deming回归

 操作指南:Deming回归

 问答:Deming回归

 分析核查清单:Deming回归