logistic回归诊断

摘要：

@@由于构建回归模型都是建立在某种假设之上的，因此对于任何回归模型，都须考察其拟合度(goodness of fit)，即拟合优度检验，主要是计算一些综合统计量(如Pearsonχ2、Deviance D2、H-L2值)。同时还须考察构成模型的每一个协变量组合(covariance pattern)对模型的效应，包括识别异常点(outlier)、高杠杆点(high leverage case)以及强影响点(influence point)，即所谓的回归诊断。本文主要介绍logistic回归诊断中常用的诊断量。

机标关键词：回归模型、回归诊断、拟合优度检验、强影响点、考察、构成模型、高杠杆点、诊断量、异常点、协变量、统计量、拟合度、组合、效应、识别、计算、构建

所属期刊栏目：18

分类号：R1(预防医学、卫生学)

在线出版日期：2004-02-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

页码：112-113