统计推断与作图｜第8期. 逻辑回归：预测概率的"分类神器"

主要观点总结

本文介绍了在疾病病因学研究中，如何应用logistic回归模型分析疾病的发生与各危险因素之间的定量关系。文章回顾了往期关于统计推断与作图的内容，并详细阐述了logistic回归模型的应用场景、分类以及R代码示例。重点介绍了二分类、有序多分类和无序多分类logistic回归的模型建立、结果解读及优势比（OR）的计算。

关键观点总结

关键观点1: logistic回归模型在疾病病因学研究中的应用

处理分类变量与危险因素之间的定量关系，如心血管疾病的发生与吸烟、饮酒等危险因素的关系。

关键观点2: logistic回归模型的应用场景

包括影响因素分析（筛选变量、校正混杂因素）和预测与判别。

关键观点3: logistic回归模型的分类与R代码示例

包括二分类、有序多分类和无序多分类logistic回归。提供了相应的R代码示例和结果解读。

关键观点4: 结果解读与优势比（OR）的计算

通过系数解读log-odds的影响，计算优势比（OR）来评估各因素对事件发生的概率的影响。