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产品名称:Logistic回归分析

品牌名称:广州赛诚生物科技有限公司

所属分类:医学统计学分析

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  • 产品描述
  • 品牌介绍
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  • Logistic回归分析,主要在流行病学中应用较多,比较常用的情形是探索某疾病的危险因素,根据危险因素预测某疾病发生的概率等等。例如,想探讨胃癌发生的危险因素,可以选择两组人群,一组是胃癌组,一组是非胃癌组,两组人群肯定有不同的体征和生活方式等。这里的因变量就是是否胃癌,即“是”或“否”,为两分类变量,自变量就可以包括很多了,例如年龄、性别、饮食习惯、幽门螺杆菌感染等。自变量既可以是连续的,也可以是分类的。通过logistic回归分析,就可以大致了解到底哪些因素是胃癌的危险因素。

    Logistic回归与多重线性回归实际上有很多相同之处,最大的区别就在于他们的因变量不同,其他的基本都差不多,正是因为如此,这两种回归可以归于同一个家族,即广义线性模型(generalized linear model)。这一家族中的模型形式基本上都差不多,不同的就是因变量不同,如果是连续的,就是多重线性回归,如果是二项分布,就是logistic回归,如果是poisson分布,就是poisson回归,如果是负二项分布,就是负二项回归,等等。只要注意区分它们的因变量就可以了。Logistic回归的因变量可以是二分类的,也可以是多分类的,但是二分类的更为常用,也更加容易解释。所以实际中最为常用的就是二分类的logistic回归。

    Logistic回归主要应用于以下三个方面:

    1 寻找危险因素:寻找某一疾病的危险因素等。

    2 预测:如果已经建立了logistic回归模型,则可以根据模型,预测在不同的自变量情况下,发生某病或某种情况的概率有多大。

    3 判别:根据logistic模型,判断某人属于某病或属于某种情况的概率有多大,也就是看一下这个人有多大的可能性是属于某病。

     

    服务流程

    1. 根据客户思路进行实验结果数据处理

    2. 根据SCI标准进行Figure制作

     

    客户提供

    各实验组与对照组的数据记录

     

    赛诚提供

    SCI标准Result Figure


  •        广州赛诚生物科技有限公司是一家集生物研发、技术服务和贸易为一体的生物、医药服务企业,专业从事于为生命科学、转化医学提供实验试剂耗材、相关实验技术服务、实验数据处理及figure制作服务。

                生命科学论文撰写中figure制作是一个跨多学科的综合工程,涉及生物统计学、生物信息学、图像分析、平面设计等多个领域,一般的非专业研究人员很难对所有的领域都精通。

                我们经过多年的积累,在生命科学热门学科方向中,建立出多个成熟的figure制作模型,能专业、快捷、高效的处理各种实验数据,再根据客户要求将其用精美的sub. fig.展现,并将各个sub. fig.组装成能完整阐述客户逻辑思路的figure,完成客户论文的核心元件。