基于Logistic回归的主成分估计及实证分析

胡倩; 胡尧; 刘伟

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基于Logistic回归的主成分估计及实证分析

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应用主成分估计方法,对Logistic回归模型进行参数估计,并消除多重共线性影响.首先选取了累计贡献率达到85％以上的6个主成分,对因变量进行主成分估计,然后挑选出冠心病患者发病的主要影响因素,最后得到了因变量(冠心病发病)与6个主要影响因素(血压(sbp)、累计烟草量(tobacco)、低密度脂蛋白胆固醇(ldl)、心脏病家族史(famhist)、型表现(typea)和发病年龄(age))的回归模型.根据结果可知,心脏病家族史是导致心脏病发病最大的一个原因,它是一个不可控因素;在可控因素中,累计烟草量对冠心病发病的影响最大,因此建议患者应该控制烟草摄入量,以保证病情的稳定性.

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来源
《经济数学》 |2020年第4期|123-129|共7页
作者
胡倩; 胡尧; 刘伟;
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作者单位

贵州大学数学与统计学院贵州贵阳 550025;

贵州大学数学与统计学院贵州贵阳 550025;

贵州大学贵州省公共大数据重点实验室贵州贵阳 550025;

贵州大学数学与统计学院贵州贵阳 550025;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类数理统计;
关键词
Logistic回归; 多重共线性; 主成分估计; 冠心病;

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