题目
（单选题）现开展一项研究,因变量为二分变量(是否患肺癌),自变量为二分类变量(性别,BMI和是否吸烟),连续变量(年龄)和有序多分类变量(慢性阻塞性肺疾病病史)。探讨因变量与自变量之间的关系,下列模型中最适合的是()。多项式回归模型主成分回归岭回归模型二分Logistic回归模型
（单选题）现开展一项研究,因变量为二分变量(是否患肺癌),自变量为二分类变量(性别,BMI和是否吸烟),连续变量(年龄)和有序多分类变量(慢性阻塞性肺疾病病史)。探讨因变量与自变量之间的关系,下列模型中最适合的是()。
多项式回归模型
主成分回归
岭回归模型
二分Logistic回归模型
题目解答
答案
下列模型中最适合的是 D) 二分Logistic回归模型。
由于因变量为二分变量（是否患肺癌），而自变量包括二分类变量（性别、是否吸烟）、连续变量（年龄）和有序多分类变量（慢性阻塞性肺疾病病史），可以使用二分Logistic回归模型来探讨因变量与自变量之间的关系。二分Logistic回归模型适用于二分变量的建模，可以估计各自变量对因变量的影响，并计算出相应的回归系数和概率。
解析
步骤 1：确定因变量类型
因变量为二分变量（是否患肺癌），这意味着因变量只有两种可能的取值，即患病或不患病。
步骤 2：确定自变量类型
自变量包括二分类变量（性别、是否吸烟）、连续变量（年龄）和有序多分类变量（慢性阻塞性肺疾病病史）。
步骤 3：选择合适的回归模型
由于因变量为二分变量，而自变量包括二分类变量、连续变量和有序多分类变量，因此需要选择一个能够处理二分因变量的回归模型。二分Logistic回归模型适用于二分变量的建模，可以估计各自变量对因变量的影响，并计算出相应的回归系数和概率。
因变量为二分变量（是否患肺癌），这意味着因变量只有两种可能的取值，即患病或不患病。
步骤 2：确定自变量类型
自变量包括二分类变量（性别、是否吸烟）、连续变量（年龄）和有序多分类变量（慢性阻塞性肺疾病病史）。
步骤 3：选择合适的回归模型
由于因变量为二分变量，而自变量包括二分类变量、连续变量和有序多分类变量，因此需要选择一个能够处理二分因变量的回归模型。二分Logistic回归模型适用于二分变量的建模，可以估计各自变量对因变量的影响，并计算出相应的回归系数和概率。