采用多元选择的logtic模型回归根据数据怎样写出原始方程

shiyiming

采用多元选择的logtic模型回归:
logit(Pr(y≤i/x))= αi+βx，(1≤i≤k-1)
其中，k为分类个数，α到αk-1为不同的截距参数。考虑对变量进行选择，只让显著的解释变量进入模型，通过SAS统计软件所得结果见表3及表4：
变量                   系数            标准差            chi平方          P值
截距1                 -4.7055           0.8778         28.7389           <0.0001
截距2                 -1.4231          0.6816          4.3590            0.0368
年龄                   0.0162           0.0071         5.6203            0.0172
宣传程度               -0.7450          0.1164         40.7832           <0.0001
报销的繁简程度         0.6743           0.3092         2.121             0.0272
对医疗机构的满意度     1.9411          0.4069          22.7595           <0.0001           


变量                   系数            标准差            chi平方          P值
截距1                 -10.0017          1.8761           28.4212          <0.0001
截距2                  -4.9418          1.4619           11.4272          0.0007
文化程度               -0.0212          0.0233            1.1457          0.0549
健康状况               0.7507           0.3811           3.8802           0.0489  
报销的繁简程度         0.3471           0.2253           2.339            0.0172
对医疗机构的满意度     2.8626           0.5286          29.3236           <0.0001         













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