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基于Logistic回归的主成分估计及实证分析

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应用主成分估计方法,对Logistic回归模型进行参数估计,并消除多重共线性影响.首先选取了累计贡献率达到85％以上的6个主成分,对因变量进行主成分估计,然后挑选出冠心病患者发病的主要影响因素,最后得到了因变量(冠心病发病)与6个主要影响因素(血压(sbp)、累计烟草量(tobacco)、低密度脂蛋白胆固醇(ldl)、心脏病家族史(famhist)、型表现(typea)和发病年龄(age))的回归模型.根据结果可知,心脏病家族史是导致心脏病发病最大的一个原因,它是一个不可控因素;在可控因素中,累计烟草量对冠心病发病的影响最大,因此建议患者应该控制烟草摄入量,以保证病情的稳定性.
Principal Component Estimation and Empirical Analysis Based on Logistic Regression

胡倩、胡尧、刘伟

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贵州大学 数学与统计学院 ,贵州 贵阳 550025

贵州大学 贵州省公共大数据重点实验室 ,贵州 贵阳 550025

Logistic回归 多重共线性 主成分估计 冠心病

国家自然科学基金贵州省科技计划项目

11661018黔科合平台人才[2017]5788号

2020

经济数学
湖南大学 湖南省经济数学研究会

经济数学

影响因子：0.614
ISSN：1007-1660
年,卷(期)：2020.37(4)
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