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一、改变因变量赋值的影响

例21‐1中,因变量Y为二分类变量,赋值方法是发生出血症状赋值Y = 1,没有发生出血症状赋值Y = 0。其他与例21‐1保持不变,则回归模型为:与式(21‐。33)自变量的比值比OR ^ = 0 ﹒ 653,是服用该药物人群不发生出血症状比值比。两个模型的自变量比值比互为倒数。再次,两模型拟合检验及回归系数的假设检验完全一致,例如,似然比检验统计量均为G = 10 ﹒ 998,自由度等于1。11)的因变量P是发生出血症状的概率,二者的和等于常数1,因此,两模型是实质相同。 ......

——《现代流行病学》
书名:《现代流行病学》
栏目:现代流行病学 > 第二十一章 Logistic 回归 > 第五节 分类变量赋值
作者:谭红专
参编:詹思延,栾荣生,李立明,施侣元,乌正赉
页码:443
版本:2
出版社:人民卫生出版社
出版时间:2008-07-01
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