https://gewutang.cn/tags/logistic%E5%9B%9E%E5%BD%92/Recent content in Logistic回归 on 格物堂Hugo -- gohugo.iozh-cnFri, 23 Dec 2011 00:00:00 +0000https://gewutang.cn/2011/12/23/r-data-analysis-examples/Fri, 23 Dec 2011 00:00:00 +0000https://gewutang.cn/2011/12/23/r-data-analysis-examples/<h2 id="回归模型regression-models"><a href="#%e5%9b%9e%e5%bd%92%e6%a8%a1%e5%9e%8bregression-models" class="header-anchor"></a>回归模型（Regression Models） </h2><ul> <li>一元回归</li> <li>多元回归</li> <li>非线性回归</li> <li>稳健回归</li> <li>岭回归</li> </ul> <h2 id="二分变量及分类模型models-for-binary-and-categorical-outcomes"><a href="#%e4%ba%8c%e5%88%86%e5%8f%98%e9%87%8f%e5%8f%8a%e5%88%86%e7%b1%bb%e6%a8%a1%e5%9e%8bmodels-for-binary-and-categorical-outcomes" class="header-anchor"></a>二分变量及分类模型（Models for Binary and Categorical Outcomes） </h2><ul> <li> <p>Logistic回归（Logistic Regression）</p> </li> <li> <p>确切Logistic回归（Exact Logistic Regression）</p> </li> <li> <p>多分类Logistic回归（Multinomial Logistic Regression）</p> </li> <li> <p>顺序Logistic回归（Ordinal Logistic Regression）</p> </li> <li> <p>Probit回归（Probit Regression)</p> </li> </ul> <h2 id="计数模型count-models"><a href="#%e8%ae%a1%e6%95%b0%e6%a8%a1%e5%9e%8bcount-models" class="header-anchor"></a>计数模型（Count Models） </h2><ul> <li> <p>泊松回归（Poisson Regression）</p> </li> <li> <p>负二项式回归（Negative Binomial Regression）</p> </li> <li> <p>零膨胀泊松回归（Zero-inflated Poisson Regression）</p> </li> <li> <p>零膨胀负二项式回归（Zero-inflated Negative Binomial Regression）</p> </li> <li> <p>零截断泊松回归（Zero-truncated Poisson）</p> </li> <li> <p>零截断负二项式回归（Zero-truncated Negative Binomial)</p> </li> </ul> <h2 id="双侧截断回归censored-and-truncated-regression"><a href="#%e5%8f%8c%e4%be%a7%e6%88%aa%e6%96%ad%e5%9b%9e%e5%bd%92censored-and-truncated-regression" class="header-anchor"></a>双侧截断回归（Censored and Truncated Regression） </h2><ul> <li> <p>Tobit回归（Tobit Regression）</p> </li> <li> <p>截断回归（Truncated Regression）</p> </li> <li> <p>区间回归（Interval Regression）</p> </li> </ul> <h2 id="多因素分析multivariate-analysis"><a href="#%e5%a4%9a%e5%9b%a0%e7%b4%a0%e5%88%86%e6%9e%90multivariate-analysis" class="header-anchor"></a>多因素分析（Multivariate Analysis） </h2><ul> <li> <p>单边多元方差分析（One-way MANOVA）</p> </li> <li> <p>判别函数分析（Discriminant Function Analysis）</p> </li> <li> <p>典型相关分析（Canonical Correlation Analysis）</p> </li> <li> <p>多元回归分析（Multivariate Multiple Regression）</p> </li> </ul> <h2 id="效能样本量分析power-analysis--sample-size"><a href="#%e6%95%88%e8%83%bd%e6%a0%b7%e6%9c%ac%e9%87%8f%e5%88%86%e6%9e%90power-analysis--sample-size" class="header-anchor"></a>效能/样本量分析（Power Analysis / Sample Size） </h2><ul> <li> <p>单样本t检验（Single-sample t-test）</p> </li> <li> <p>配对样本t检验（Paired-sample t-test）</p> </li> <li> <p>独立样本t检验（Independent-sample t-test）</p> </li> <li> <p>独立比例分析(Two Independent Proportions)</p> </li> <li> <p>单侧方差分析（One-way ANOVA）</p> </li> <li> <p>多元回归（Multiple Regression）</p> </li> <li> <p>参数精度分析（Accuracy in Parameter Estimation）</p> </li> <li> <p>Logistic回归（Logistic Regression）</p> </li> </ul> <h2 id="其它"><a href="#%e5%85%b6%e5%ae%83" class="header-anchor"></a>其它 </h2><ul> <li>潜类分析（Latent Class Analysis）</li> </ul>