关于 Logistic 回归算法，以下描述不正确的是（）。A．Logistic 回归仅能解决二分类问题B．Logistic 回归训练问题能采用梯度下降策略求解C．Logistic 回归是一种有监督学习方法D．Logistic 回归训练问题是凸优化问题

第1题：

第2题：

常见的用于预测 Y 为分类变量的回归方法有（）

• A、伽玛回归
• B、泊松回归
• C、Logistic回归
• D、Probit回归

正确答案:C,D

第3题：

如何评价与比较Logistic回归模型的拟合情况？

正确答案: 在Logistic回归模型建立后，需要对整个模型的拟合情况以及回归系数的显著性做出判断，一般可用似然比检验，计分检验，Wald检验三种检验方法，其中似然比检验较为常用，其检验统计量为两个不同模型的最大似然对数值之差的负二倍，有时也叫剩余差

第4题：

Logistic回归的适用范围是什么？应当注意哪些问题？

正确答案: （一）适用范围
只要应变量时分类变量，包括有序变量和名义变量，样本含量又比较大，都可以考虑使用Logistic回归分析，由于Logistic回归分析在得到某一因素的回归系数后，可以很快的估计出该因素的近似相对危险度，因此非常适合于流行病学及病因学方面的研究，包括：队列研究，病例对照研究，横断面研究等，此外，Logistic回归也适合于临床试验评价及疾病的预后因素分析
（二）注意事项
①样本量不能太小
②分析时注重流行病学含义及生物机制的解释
③对不同的自变量做各自合理的偏码取值处理
④大多数情况下，模型的常数项没有多大意义，可以不予解释

第5题：

LOGISTIC回归主要用于分析应变量为两类结局的资料。

正确答案:正确

第6题：

简要说明Logistic回归的应用。

正确答案: Logistic回归已广泛应用于医学研究的各个领域，主要概括为一下3个方面：
①筛选危险因素，Logistic回归在疾病病因研究中有较多有点，适用于从众多危险因素中筛选与疾病关系密切的因素，并能对因素间的交互作用做深入分析
②校正混杂因素，Logistic回归模型可以很方便地控制混杂因素的影响，得到校正后优势比的估计值和置信区间，特别适合混杂因素较多时的校正分析
③进行预测与判别，Logistic回归模型是概率性模型，在一定条件下可以用于预测，非条件Logistic回归可以用于预测与判别；条件Logistic回归模型由于无法估计常数项，因而不能用于预测与判别

第7题：

两分类Logistic回归模型的一般定义中，因变量（Y）是0～1变量。

正确答案:正确

第8题：

Logistic回归分析可使用哪些类型的自变量？

正确答案: 1.连续性变量，名义变量，有序分类变量
2.当Logistic回归模型中自变量含有分类变量，特别是含有有序分类变量时，需要将分类变量转换为哑变量，有序分类变量可以按连续性变量或哑变量两种方法去进行处理。
3.当Logistic回归模型的自变量中既含有连续性变量又含有分类变量时，最好将连续性变量转化为分类变量去处理，以便更好的解释Logistic回归分析结果

第9题：

在Logistic回归分析中，用样本资料拟合模型后，回归系数b_i>0，并且有统计学意义，则可以认为X_i越大，因变量所描述的事件发生的概率就越大。

正确答案:正确

第10题：

以下算法中，不属于分类预测的典型算法的是（）

• A、Logistic回归
• B、决策树
• C、K-means算法
• D、神经网络

正确答案:C

第11题：

Cox回归与logistic回归都可作临床研究中的预后分析，两者的主要区别何在？

正确答案:Logistic回归模型可以作多因素预后分析，控制混杂因素效应，并可进行相对危险度估计，但不能处理随访中常见的删失数据。另外，logistic回归模型仅考虑随访结局（生存或死亡、有效或无效），而未考虑出现该结局的时间长短。Cox比例风险回归模型的效应变量是生存结局和生存时间，它不仅可以从事件结局的好坏，而且可以从发生事件的时间长短进行分析比较，因而Cox回归具有logistic回归模型的所有优点，并可以处理删失数据，能够更全面地作预后分析。但当数据失访较少或结局事件发生数较少时，宜用logistic回归分析。

第12题：

第13题：

第14题：

关于逻辑回归分析（logistic regrssion modle）说法正确的是（）

• A、逻辑回归的因变量为数值变量
• B、逻辑回归的因变量为定性变量
• C、逻辑回归的自变量是定性变量
• D、逻辑回归的因变量只能有两种取值

正确答案:B

第15题：

Logistic回归对有序自变量应如何处理？

正确答案: 1.将有序自变量得每一个等级赋予一个得分值（一般取1，2，„k），然后按连续性变量处理，但该方法得前提是各相邻等级间的间隔相等
2.将有序自变量用若干个二分类的哑变量表示如果方程中的自变量个数不是很多，样本含量又较大时，用哑变量的方法较好；如果方程中的自变量个数较多，样本含量又不够大时，将k个分类的有序分类变量转化成k-1个哑变量后，自变量数目进一步增多，建立的回归方程可能极不稳定，这种情况按得分处理更合适一些

第16题：

生存分析常用的统计方法有（）。

• A、logistic回归分析
• B、Cox回归分析
• C、多重线性回归分析
• D、寿命表法
• E、Kaplan-Meier法

正确答案:B,D,E

第17题：

Logistic回归与多元线性回归有何不同？两种方法各有何特点？

正确答案: 1.资料要求不同
①反应变量的类型不同
Logistic回归适用于反应变量为分类变量的资料多元线性回归适用于反应变量为连续性定量变量的资料（服从正态分布）
②多元线性回归既适用于大样本资料又适用于小样本资料，但要对自变量得不同取值应变量Y要服从正态分布和等方差，这一条件在实际工作中有时得不到满足，Logistic回归除要求应变量为分类变量外，对资料几乎没有什么限制，且参数有明确的实际意义（OR的估计值），但要求有较大的样本含量。
2.模型的基本形式不同
Logistic回归模型基本形式为：多元线性回归模型的基本形式为
3.回归模型的参数估计方法不同Logistic回归模型采用加大似然估计法估计参数多元线性回归模型采用最小二乘法估计参数
4.模型和回归系数的假设检验方法不同
Logistic回归采用似然比法对模型整体进行假设检验，采用Wald检验对每个回归系数进行假设检验多元线性回归采用方差分析对模型整体进行假设检验，采用t检验对每个回归系数进行假设检验
5.研究目的不同
多元线性回归主要用于研究一个应变量与多个自变量之间的依存关系Logistic回归中自变量与应变量之间无限性关系，主要用于筛选精兵的危险因素，作病因分析、控制和校正混杂因素等

第18题：

针对银行客户流失问题，以下哪个方法可以建立预测模型（）

• A、Logistic回归
• B、神经网络
• C、概率统计
• D、集合论

正确答案:A

第19题：

Logistic回归分析中注意事项。

正确答案: 1.样本量
非条件Logistic回归模型中病例和对照人数应至少各有30~50例，自变量越多需要例数越大；条件Logistic回归模型资料，样本的匹配组数应为纳入自变量个数的20倍
2.自变量得筛选不能完全依赖于检验水平
3.数值型自变量的有序转化有利于结果解释
4.条件Logistic回归模型不能用于预测

第20题：

logistic回归分类

正确答案: 是研究二分类观察结果与一些影响因素之间关系的一种多变量分析方法。

第21题：

关于多器官功能障碍逻辑性评价体系（LODS）的论述错误的是（）。

• A、每个变量均经过logistic回归筛选，但权重未经过logistic回归方程计算
• B、包括6个器官
• C、每项0～5分，最高22分
• D、每日记录单个器官中的最差分值
• E、总分数和病程的严重程度密切相关

正确答案:A

第22题：

关于计算机算法，下列叙述不正确的是（）。

• A、算法一定是深奥的，包含了复杂的数学知识
• B、算法是对问题求解的方法及求解过程的描述
• C、算法是程序设计的基础
• D、算法可以用自然语言描述

正确答案:A

第23题：

第24题：