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复习下 Logistic 回归基础

Mon, 03 Aug 2020 00:00:00 +0000

这一篇算是复习了，日渐觉得对于 Logsitic 回归了解得有点飘。这一篇就是找几个比较基础的东西看一下然后把 Logistic 回归从前到后过一遍。涉及到模型构建、模型拟合优度（Goodness of fit）、区分度（Discrimination）和校准度（Calibration）评价。

Logistic 回归模型的拟合优度 (goodness of fit) 检验

Sun, 17 Mar 2019 00:00:00 +0000

这篇不算是很“正常”的博文，是一阵子之前查资料也就顺手都复制粘贴下来或者加书签的一些网页什么的。整理电脑的时候干脆也就调整一下格式，并根据时

R 中因子型变量的有序与无序

Tue, 05 Mar 2019 00:00:00 +0000

有序和无序因子变量例子解读模型评价和比较结语今天涉及到的这个就很有意思了。很早开始我就对这个问题有点疑惑，但是一直没有抽出时间（好吧，其实主

Logistic 回归中 AIC 和 BIC 用于变量筛选

Wed, 16 Jan 2019 00:00:00 +0000

All models are wrong, but some are useful. – George Box 最近处理数据发现统计学知识太不够用了，以前上的统计学基本只知道 t 检验、方差分析、卡方检验加上简单的回归和相关、生存分析

R 中缺失值的简单处理—— MICE 和 Amelia 篇

Sun, 16 Dec 2018 00:00:00 +0000

参考资料： Tutorial on 5 Powerful R Packages used for imputing missing values Amelia 包文档说明 Amelia II: A Package for Missing Data Imputing Missing Data with R; MICE package Handling missing data with MICE package; a simple approach 因为最近一直在学数据库和处理病例数据的相关的东西，

回归分析中的共线性问题

Fri, 14 Sep 2018 00:00:00 +0000

主要参考博文： Dealing with The Problem of Multicollinearity in R Multicollinearity in R 引子如果现在我们预测一个国家，比如说中国，2018 年全年的旅游收入 (美元)。因变量是中国 2018 年度的旅游收入