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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。尽管这两种分析方法相关,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(当仅有两种可能结果时,例如“阳性/阴性”、“成功/失败”或“存活/死亡”等)。

操作指南:简单线性回归

 寻找拟合优度的斜率和截距

 从线性标准曲线插入插值

 建议:何时使用非线性回归拟合直线?

 置信带与预测带(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

 如何将一条直线拟合到两个数据集

简单线性回归的结果

 斜率和截距

 r²,衡量简单线性回归拟合优度的指标

 残差的标准偏差

 斜率与零相比是否有显著差异?

 比较斜率和截距

 按照线性回归进行游程检验

 分析核查清单:简单线性回归

操作指南: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

 解读系数估计值

 X 为 50%

 优势比

 系数与概率的关系

 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

 Q&A:Deming回归

 分析核查清单:Deming回归