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2024年4月15日发(作者：my sql建数据库)

stata多元logistic回归结果解读

多元logistic回归是用于分析多个自变量对一个因变量的影响

程度的一种回归分析方法。在stata中，多元logistic回归的结

果可以通过以下几个方面进行解读：

1. 回归系数：回归系数代表了每个自变量对因变量的影响程度。

系数的正负表示了影响的方向，系数的大小表示了影响的程度。

如果系数为正，表示自变量对因变量的增加有正向影响；如果

系数为负，表示自变量对因变量的增加有负向影响。

2. 置信区间：回归系数的置信区间用于判断系数的显著性。通

常情况下，如果置信区间与0不相交，可以认为系数是显著的，

即该自变量对因变量的影响是显著的。

3. 对数比率：对数比率是指因变量的概率比之间的对数差异。

在多元logistic回归中，回归系数的指数可以表示对数比率。

对数比率大于1表示自变量对因变量的概率有增加的影响，对

数比率小于1表示自变量对因变量的概率有减少的影响。对数

比率的显著性可以通过置信区间来判断。

4. 模型拟合程度：模型拟合程度用于评估模型的优度。常用的

指标有McFadden's Pseudo R-square和Hosmer and Lemeshow

Goodness-of-fit Test等。这些指标越接近1，表示模型的拟合

程度越好。

综上所述，多元logistic回归的结果解读主要包括回归系数、

置信区间、对数比率和模型拟合程度等方面，通过这些指标可

以了解自变量对因变量的影响程度以及模型的优度。


本文标签： 表示 模型 程度 因变量 影响

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