Logistic回歸和稀有事件logistic回歸模型的模擬研究.pdf

1、目的：尋找logistic回歸模型和稀有事件logistic回歸模型在不同變量平均事件發(fā)生數(shù)(eventspervariable，EPV)情況下的變化規(guī)律，為兩種模型的正確應(yīng)用奠定基礎(chǔ)，為其它統(tǒng)計模型的類似研究提供方法學借鑒。 方法：用FoxPro自行編寫計算機程序?qū)纱瘟餍胁W橫斷面調(diào)查資料分別實施蒙特卡羅模擬研究，改變變量平均事件發(fā)生數(shù)(EPV)，即在EPV=2，4，6，8，10，12，14，16，18，20，25，30的各

2、點，分別模擬500個樣本，對logistic回歸和稀有事件logistic回歸模型進行模擬，從回歸系數(shù)的頻數(shù)分布、偏性(bias)、精度(precision)、經(jīng)驗覆蓋率(empiricalcoverageprobability)、效能(power)五個方面探討模型的穩(wěn)定性。 結(jié)果：兩次流行病學調(diào)查資料得到類似的結(jié)果，即在不同的EPV情況下，兩種模型回歸系數(shù)估計值的真實性會受到影響，表現(xiàn)在：當logistic回歸/稀有事件log

3、istic回歸的EPV＜12/10時，由模型估計的回歸系數(shù)將從正的或負的方向偏離真值，EPV越低這種偏離越明顯；回歸系數(shù)估計值的變異隨EPV的減少而增加；回歸系數(shù)95％可信區(qū)間的估計范圍不恰當；回歸模型效能降低。 結(jié)論：在進行多變量分析的過程中，當事件發(fā)生數(shù)比較少而納入模型中的變量比較多時(EPV＜10)，無論logistic回歸還是稀有事件logistic回歸，均難以保i證結(jié)果的準確性，即要注意避免模型的過度擬合問題(over