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有序多分类Logistic回归-stata教程
在之前的Stata课程中,我们已经讲解了“二分类Logistic回归”,结局是二分类变量。如果结局是多分类变量,该怎么办呢?今天我们就来详细讲讲“有序多分类Logistic回归”。和之前教程一样,会同时提供菜单和代码(command)的操作
发表于2018-09-21
日期数据和时间数据-R语言教程
上节课程我们讲了R语言“分类数据和连续数据”,小伙伴们知道怎么简单处理这两类数据了吗?本节课程我们来讲述以下内容:如何把文本和数字转换成日期数据;如何把文本转换成时间数据;使用lubridate拓展包整理和编辑时间和日期数据。
发表于2018-09-19
有个可疑的混杂因素Z,要不要放到多因素回归模型中呢?
今天我们要向大家介绍的,如何筛选多因素回归分析候选变量的进阶方法,希望能够拓展一下大家的思路,帮助大家对多因素回归模型的建立加深理解。
发表于2018-09-19
我该咋筛选变量进入多因素回归?先教你基础几招!
在面对众多自变量需要进行分析时,到底如何来确定谁是可疑因素,哪些因素需要被纳入到嫌疑人的范围内,从而进入到多因素回归分析呢?今天就跟着小咖一起,教大家如何筛选多因素回归分析的候选变量。
发表于2018-09-18
广义估计方程(GEE)-stata教程
前两节课我们主要学习了“K-M曲线和Log-Rank检验”以及“Cox回归和PH假定检验”,小伙伴们都学习过了吗?本节课我们来学习“广义估计方程(GEE)”。为什么需要纵向数据分析?为什么需要用GEE?如何在Stata中实现GEE?...都
发表于2018-09-15
当你在玩游戏时,别人已经从游戏中获取了研究思路
其实,生活中到处都是我们研究的idea来源
发表于2018-09-13
如何理解回归模型中的"调整"和"独立作用"
通过构建多因素回归模型,即所谓“调整”其他混杂因素的影响,实际上是把该混杂因素的作用从暴露/处理因素的作用中剥离出来,在消除混杂因素的作用后,剩下的即为暴露/处理因素的“独立”作用
发表于2018-09-13
分类数据和连续数据-R语言教程
前两节课程主要讲述了“数据整理”:数据概览和查看数据细节,查看缺失值及数据总结,小伙伴们都掌握了吗?本节课程我们来讲述以下内容:分类数据和连续数据的基本概念,如何查看这两部分数据的基本内容,以及如何简单处理与更改这两部分数据。
发表于2018-09-12
你见过只纳入1篇文献的系统综述吗?纳入0篇文献的呢?
我们知道系统综述、Meta分析是以文献为基础的,正所谓“巧妇难为无米之炊”,没有可以纳入的文献就无法实现系统综述或meta分析。
发表于2018-09-12
前进法、后退法...细讲下这些自变量筛选方法!
当自变量之间的关系较为复杂,对于变量的取舍不易把握时,我们还可以利用逐步回归的方法进行变量筛选,以解决自变量多重共线性的问题。逐步回归法从共线性的自变量中筛选出对因变量影响较为显著的若干个变量,把对因变量贡献不大的自变量排除在模型之外。
发表于2018-09-11
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