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回答了问题2021-09-18 00:14:04pseudo R-squared计算方法很多，解释也会略有不同。https://stats.idre.ucla.edu/other/mult-pkg/faq/general/faq-what-are-pseudo-r-squareds/我曾多元回归当中 Pseudo R2大小多大合适？有什么意义
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回答了问题2021-09-17 13:23:20如果因变量是连续变量，那就可以先试试线性回归。如果要用逻辑回归，就要分组，在不同点分组得到的结果肯定不一样。线性回归其实可能更可靠，因为你在分类的时候，有很多信息会丢失掉。比如你的cut off是10，那本来9 和11可能区别不大，但是作为因变量是连续变量资料的逻辑回归分析
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回答了问题2021-09-17 13:20:26看图形交叉不是太明显，最后红线有一个很大的下降，应该是因为到了那个点，样本少了。我觉的可以分组进行cox分析生存分析
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回答了问题2021-09-17 12:55:53这个可以自己百度一下，有很多链接的。这个就可以试试：https://blog.csdn.net/wzl1997/article/details/79056689请教
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回答了问题2021-09-17 05:05:38是的，如果你自变量的单位变化了，OR就会相应的变化，因为OR反应的是自变量每增加一个单位，相应的因变量的变化。 你的tyg和血糖和甘油三酯的共线性可能很高，有可能不能同时放入模型。这个可以跑一下共线性的测试或者相关性分析来看看，然后决定为什么二元logistics回归得到的常量OR值很大？
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回答了问题2021-09-17 05:02:05是的因变量为有序多分类资料的逻辑回归分析
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回答了问题2021-09-17 05:00:03可以。找截断值是因为A和B都是连续变量，找到最佳的截断值就可以把A和B来分类了。但是最好还是结合临床经验来判断截断值。纯粹从统计出发计算出的截断值不一定就符合临床意义ROC曲线
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回答了问题2021-09-17 04:56:47合理啊。比如吸烟组和不吸烟组，或者PM2.5高的地区 vs pm 2.5低的地区。这可以算是队列研究有暴露因素A的人做研究组匹配无暴露因素A的人群作为对照组，分析暴露因素对疾病B的关系
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回答了问题2021-09-17 04:55:05OR=exp(B), 只要知道OR就可以反算B请问多元线性回归怎么调出B值呢？类似这个表
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回答了问题2021-09-16 12:48:14可以，只要符合你的条件就可以入组随访时间的相关问题
