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()。A. 多项式回归模型B. 主成分回归C. 岭回归模型D. 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()。
A. 多项式回归模型
B. 主成分回归
C. 岭回归模型
D. 二分Logistic回归模型
题目解答
答案
D. 二分Logistic回归模型
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。