1、“.....适用于配对设计且因变量为二分类变量的资料多分类回归，适用于因变量为多分类变量的资料，分为有序和无序多分类回归分析两种。结果为痊愈与因变量之间无线性关系属于概率型非线性回归方法。三回归的分类回归主要分为二分类和多分类两种。非条件回归，适用于成组设计且因变量为二分类变量的于研究个因变量与多个自变量之间依存关系。回归主要用于筛选疾病的危险因素，作病因分析控制和校正混杂因素的影响其因变量是分类变量，自变量可以是分类变量，也可以是连续变量自变量回归方程。研究现象发生与因素间关系也可以用检验，但有局限性，仅能研究个因素，且为定性结论。二与多重线性回归区别......”。

2、“.....属于概率型非线性回归方法。因变量是分类变量二分类多分类发生结果的概率。作出多个自变量危险因素估计应变量非连续变量，是发生结果的概率的节回归概述回归目的回归通常以离散型的分类变量疾病的死亡痊愈等发生结果的概率为因变量，以影响疾病发生和预后的因素为自变量建立模型。研究分类变似然函数变化来进行，其统计量为又称。样本量较大时，近似服从自由度为待检验因素个数的分布。第九章回归非条件回归第计算量而检验未考虑各因素间的综合作用，在因素间有共线性时结果不如其它两者可靠。似然比检验通过比较包含与不包含个或几个待检验观察因素的两个模型的对数的方法有似然比检验比分检验和检验。上述三种方法中，似然比检验最可靠，比分检验般与它相致......”。

3、“.....也即方程是否成立。检验模型的常数项和各项回归系数，在对回归系数进行检验后，建立回归方程，描述和分析反应变量与自变量的关系。例题为研究糖尿病与血压血脂等因素关系，研究例病人和例正常人，结果如下，试进行分析。变量赋值也析反应变量与自变量的关系。参数估计参数估计标准化回归参数标准化回归参数用于评价各自变量对模型的贡献大小。模型参数的估计通常用统计软件完成。根据样本数据,可以通过统计软件求出回归即。优势比的意义利用参数和优势比探讨影响因素。五模型参数的估计根据样本数据......”。

4、“.....建立回归方程，描述和分素研究第二节非条件回归分析回归模型设为分类变量的反应变量，结果有两种表示模型参数的意义三模型参数的意义三模型参数的意义四优势比估计及可信区间二分类变量的资料多分类回归，适用于因变量为多分类变量的资料，分为有序和无序多分类回归分析两种。结果为痊愈显效有效无效不同肝炎类型甲乙丙丁戊型的危险因回归的分类回归主要分为二分类和多分类两种。非条件回归，适用于成组设计且因变量为二分类变量的资料条件回归，适用于配对设计且因变量为回归主要用于筛选疾病的危险因素，作病因分析控制和校正混杂因素的影响其因变量是分类变量，自变量可以是分类变量，也可以是连续变量自变量与因变量之间无线性关系属于概率型非线性回归方法......”。

5、“.....作病因分析控制和校正混杂因素的影响其因变量是分类变量，自变量可以是分类变量，也可以是连续变量自变量与因变量之间无线性关系属于概率型非线性回归方法。三回归的分类回归主要分为二分类和多分类两种。非条件回归，适用于成组设计且因变量为二分类变量的资料条件回归，适用于配对设计且因变量为二分类变量的资料多分类回归，适用于因变量为多分类变量的资料，分为有序和无序多分类回归分析两种。结果为痊愈显效有效无效不同肝炎类型甲乙丙丁戊型的危险因素研究第二节非条件回归分析回归模型设为分类变量的反应变量，结果有两种表示模型参数的意义三模型参数的意义三模型参数的意义四优势比估计及可信区间即。优势比的意义利用参数和优势比探讨影响因素......”。

6、“.....可以通过统计软件求出回归模型的常数项和各项回归系数，建立回归方程，描述和分析反应变量与自变量的关系。参数估计参数估计标准化回归参数标准化回归参数用于评价各自变量对模型的贡献大小。模型参数的估计通常用统计软件完成。根据样本数据,可以通过统计软件求出回归模型的常数项和各项回归系数，在对回归系数进行检验后，建立回归方程，描述和分析反应变量与自变量的关系。例题为研究糖尿病与血压血脂等因素关系，研究例病人和例正常人，结果如下，试进行分析。变量赋值也可设置哑变量六回归系数的假设检验回归方程的检验对模型回归系数整体检验检验模型中所有自变量整体来看是否与所研究事件的对数优势比存在线性关系，也即方程是否成立......”。

7、“.....上述三种方法中，似然比检验最可靠，比分检验般与它相致，但两者均要求较大的计算量而检验未考虑各因素间的综合作用，在因素间有共线性时结果不如其它两者可靠。似然比检验通过比较包含与不包含个或几个待检验观察因素的两个模型的对数似然函数变化来进行，其统计量为又称。样本量较大时，近似服从自由度为待检验因素个数的分布。第九章回归非条件回归第节回归概述回归目的回归通常以离散型的分类变量疾病的死亡痊愈等发生结果的概率为因变量，以影响疾病发生和预后的因素为自变量建立模型。研究分类变量因变量与影响因素自变量之间关系的研究方法。属于概率型非线性回归方法。因变量是分类变量二分类多分类发生结果的概率。作出多个自变量危险因素估计应变量非连续变量......”。

8、“.....研究现象发生与因素间关系也可以用检验，但有局限性，仅能研究个因素，且为定性结论。二与多重线性回归区别。多重线性回归自变量和因变量是连续变量资料符合正态性线性等条件要求主要用于研究个因变量与多个自变量之间依存关系。回归主要用于筛选疾病的危险因素，作病因分析控制和校正混杂因素的影响其因变量是分类变量，自变量可以是分类变量，也可以是连续变量自变量与因变量之间无线性关系属于概率型非线性回归方法。三回归的分类回归主要分为二分类和多分类两种。非条件回归，适用于成组设计且因变量为二分类变量的资料条件回归，适用于配对设计且因变量为二分类变量的资料多分类回归，适用于因变量为多分类变量的资料，分为有序和无序多分类回归分析两种......”。

9、“.....结果回归的分类回归主要分为二分类和多分类两种。非条件回归，适用于成组设计且因变量为二分类变量的资料条件回归，适用于配对设计且因变量为素研究第二节非条件回归分析回归模型设为分类变量的反应变量，结果有两种表示模型参数的意义三模型参数的意义三模型参数的意义四优势比估计及可信区间析反应变量与自变量的关系。参数估计参数估计标准化回归参数标准化回归参数用于评价各自变量对模型的贡献大小。模型参数的估计通常用统计软件完成。根据样本数据......”。