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前瞻研究中Logistic回归参数估计的应用条件
Logistic回归模型是分析反应变量为独立二分类资料的常用统计分析方法,对模型中的参数通常采用的是极大似然估计法(Maximum likelihood estimate,MLE),当资料的样本含量足够大、分层后格子不稀疏时,估计的结果是令人满意的,如果所得资料样本含量比较少或者资料中分层很多而致格子稀疏(数据结构不平衡)时,MLE估计结果可靠性会大为减低[1,2].
