作业帮Logistic回归分析计算方法不要用软件算的
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/04/30 12:43:47
Logistic回归分析计算方法不要用软件算的
Logistic回归分析计算方法
不要用软件算的
Logistic回归分析计算方法不要用软件算的
logistic回归又称logistic回归分析,主要在流行病学中应用较多,比较常用的情形是探索某疾病的危险因素,根据危险因素预测某疾病发生的概率,等等.例如,想探讨胃癌发生的危险因素,可以选择两组人群,一组是胃癌组,一组是非胃癌组,两组人群肯定有不同的体征和生活方式等.这里的因变量就是是否胃癌,即“是”或“否”,为两分类变量,自变量就可以包括很多了,例如年龄、性别、饮食习惯、幽门螺杆菌感染等.自变量既可以是连续的,也可以是分类的.通过logistic回归分析,就可以大致了解到底哪些因素是胃癌的危险因素.
生态学中的虫口模型(亦即Logistic映射)可用来描述
x(n+1)=u*x(n)*(1-x(n)),u属于[0,4],x属于(0,1)这是1976年数学生态学家R.May在英国的《自然》杂志上发表的一篇后来影响甚广的综述中所提出的,最早的一个由倍周期分岔通向混沌的一个例子.后来经过Feigenbaum研究得出:一个系统一旦发生倍周期分岔,必然导致混沌.他还发现并确定了该系统由信周期分岔通向混沌的两个普适常数(也称为Feigenbaum常数).对于一维 Logistic映射,研究的比较早也比较详细,比如该映射之所以产生混沌,有人归纳出它具有两个基本性质、逆瀑布、周期3窗口、U序列等等.但是一维Logistic映射仅有一个自由度,利用它只能产生一条线或一条曲线,而做图像,至少需要两个或以上个自由度,为此,孙海坚等人给出了LMGS定义.王兴元还扩展了LMGS定义,在此基础上,就可以分析2维及其以上的系统,分析图形与吸引子的结构特征,探讨了图形与吸引子之间的联系;并由一维可观察计算系统混沌定量判据的方法,计算了吸引子的 Lyapunov指数和Lyaounov维数.[1]二维 Logistic映射起着从一维到高维的衔接作用,对二维映射中混沌现象的研究有助于认识和预测更复杂的高维动力系统的性态.王兴元教授通过构造一次藕合和二次祸合的二维Logistic映射研究了二维Logistic映射通向混沌的道路,分析了其分形结构和吸引盆的性质,指出选择不同的控制参数,二维映射可分别按Feigenbaum途径等走向混沌,并且指出在控制参数空间中的较大的区域,其通向混沌的道路与Hopf分岔有关,在这些途径上可观察到锁相和准周期运动.二维滞后Logistic映射x(n+1)=y(n)y(N+1)=u*y(n)*(1-x(n)),u属于(0,2.28),[x,y]属于(0,1)该系统走向混沌的道路正是验证了二维Logistic映射与Neimark-Sacker分岔有密切的关系,对于研究其他的具有滞后的系统具有重要的意义.[1]